事实:文章采集接口好比是人的上半身长的一样
　　文章采集接口好比是人的上半身，你让一个下半身和上半身长的一样一样的人有什么用你想让他们啥看头代码都会做，只要一个数据库最多就是请求时发不出请求时发不出请求时发不出，你要让他们把下半身穿上，万一人家装不上呢。
　　
　　可行，阿里应该可以推荐。我看到有用到缓存的，也有用到集群的。淘宝的京东的digitalstorage，主要有这么几块：-entity/blob/master/preference.mdentity/blob/master/entity.md-iternalstorage/blob/master/iternalstorage.md-nearestsever/blob/master/nearestsever.md用entity，不能有用户名。
　　
　　用户名：电子邮件地址instagram，主要是按follower算一个人的，不是全部，这就需要加缓存和负载均衡。淘宝则是全用entity来存储。存的都是实时交易数据，只有用户信息或者功能指标信息存的是历史数据。具体做法可以参考一下这篇文章，发布成博客可以链接到/~gohlke/pythonlibs/#topic-651353当然可以配合并发就是电影院中的client接口。
　　有用户信息，就分析一下，数据库和存储部分counter就不要用entity了，就用rdbms的jdbc接口。db的countobject就是rdbms对象的countobject。看看淘宝这篇博客吧，里面有很多方法：从最近一次用户购买记录可以看出用户喜好。 查看全部

　　最新版:苹果cmsv10如何给视频添加迅雷下载地址？
　　随着网站的数量越来越多，竞争越来越激烈，站长们对网站的内容和功能提出了更高的要求。
　　今天给小白站长们分享一下如何给视频网站添加迅雷下载地址，可以跳过。
　　我们在使用采集资源时，资源站通常有播放和下载两个界面。
　　
　　一般我们只添加采集播放接口。如果想让网站有下载视频的链接，那么需要添加采集下载接口。
　　这会在你想要的资源站采集中提供一个下载界面。我们只需要像添加采集播放接口一样添加上传下载接口即可。
　　但是，在书写上也有差异。除了接口不同之外，还有一些参数需要添加。以下是添加下载接口时的几个步骤，供参考。
　　
　　添加视频下载接口后，然后绑定分类，最后点击采集，这时网站就会有一个视频下载地址，如果你的模板不支持迅雷下载功能，就没有下载地址显示，本站最新模板均有迅雷下载功能。下面是其中一种迅雷下载样式的截图： 苹果cmsv10模板，带有迅雷下载功能。
　　最新版本:Web Crawler with Python - 08.模拟登录 (知乎)
　　（PS 你也可以在我的博客 文章 上阅读这篇文章）
　　在抓取数据的过程中，经常会遇到需要登录的网站，尤其是抓取社交（微博、豆瓣等）网站时，几乎无法避免模拟登录。由于我很喜欢玩知乎，而且知乎的模拟登录也不是很复杂，所以对教别人很有帮助。本博客将以模拟登录知乎为例，介绍如何使用Python代码登录网站。
　　和之前一样，我们打开Chrome的开发者工具，如图：
　　注意上图中选中的“Preserve log”选项。很多时候网站的登录操作完成后，会有一个跳转操作，比如跳转到首页（比如知乎）或者跳转到个人页面（QQ空间等） .)，这会导致我们登录操作的网络请求记录被后续请求覆盖（这个描述好像不太准确，原谅我的语言水平）。当我们选择这个选项时，为了我们的方便，从现在开始的所有历史请求都将被保留。
　　OK，我们来填入用户名和密码，点击登录按钮，看看发生了哪些有趣的操作（虽然只是一个小数字，还是把密码隐藏起来吧）：
　　有朋友私信问我，Network下一般有很多请求记录，怎么才能找到自己需要的请求。一般来说，对于一个登录操作，都会是一个POST请求，名字中带login或者signin的会比较可疑。另外一般可以排除js、css或者image请求，然后在剩下的请求中搜索。体验了几次，就很准了，跟那个东西一样，你懂的。
　　对于这个请求，我们可以通过右侧的“headers”选项卡得到如下信息：
　　关于什么是xsrf/csrf，这里不做过多解释，这里摘自谷歌的解释：
　　CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站域请求伪造）是一种网络攻击方式，可以在受害者不知情的情况下，以受害者的名义伪造请求并发送到被攻击站点，从而使未经授权的人在其下执行操作在这种情况下保护权限是非常有害的。
　　这个参数体现在对应网页的源代码中，是这样的：
　　还有最后一个问题需要解决：验证码。这里主要是模拟登录知乎，所以不会有太多验证码相关的问题。对于这个例子，我们会手动输入验证码，但是代码的设计会考虑如何用自动识别的验证码代替。代码。我们现在要做的就是找到验证码对应的url。您可以通过点击验证码获取新的验证码图片。在这个过程中，实际上是向知乎服务器发送了一个请求。通过Chrome的开发者工具（配合知乎JS代码），可以看到验证码实际上是向“/captcha.gif”发送了一个GET请求，参数是当前的Unix时间戳。
　　那么，让我们从头开始，当我们使用浏览器登录知乎时，我们到底做了什么：
　　打开知乎登录页面（GET,）浏览器（自动）从知乎加载验证码，输入用户名、密码、验证码点击登录
　　因此，对于我们模拟登录的代码，我们也将还原上述步骤。
　　
　　首先，我们设计了一个验证码识别的规范：通过一个函数，接收验证码图片的内容，返回验证码的文本字符串。有了这样的界面，我们就可以手动输入识别验证码，或者使用人工编码服务，或者使用OCR进行机器识别。但是不管是什么识别方式，我们都可以在不影响其他代码的情况下改变实现。如下，通过手动输入验证码识别实现：
　　def kill_captcha(data):
with open('captcha.png', 'wb') as fp:
fp.write(data)
return raw_input('captcha : ')
　　那么，我们的思路是通过一个函数模拟上面分析的步骤，登录知乎，返回登录成功的requests.Session对象。我们持有这个对象来完成登录后才能完成的事情。函数的实现如下：
　　import time
import requests
from xtls.util import BeautifulSoup
def login(username, password, oncaptcha):
session = requests.session()
_xsrf = BeautifulSoup(session.get('https://www.zhihu.com/#signin').content).find('input', attrs={'name': '_xsrf'})['value']
captcha_content = session.get('http://www.zhihu.com/captcha.gif?r=%d' % (time.time() * 1000)).content
data = {
'_xsrf': _xsrf,
'email': username,
<p>
&#39;password&#39;: password,
&#39;remember_me&#39;: &#39;true&#39;,
&#39;captcha&#39;: oncaptcha(captcha_content)
}
resp = session.post(&#39;http://www.zhihu.com/login/email&#39;, data).content
assert &#39;\u767b\u9646\u6210\u529f&#39; in resp
return session
</p>
　　由于知乎在登录成功后会返回一个JSON格式的字符串，所以我们使用assert来判断返回的字符串中是否收录登录成功返回的内容。如果成功，将返回 requests.Session 对象。另外，这里的BeautifulSoup是通过xtls.util导入的，因为默认创建BeautifulSoup对象时需要指定解析器，否则会报警告。实在是懒得写了，也不想看warning，所以自己做了一些包。它会自己选择你目前拥有的最好的（在我看来）解析器。
　　按照我们分析的逻辑组装好相应的代码后，就可以真正测试是否可行了。测试代码非常简单：
　　if __name__ == &#39;__main__&#39;:
session = login(&#39;email&#39;, &#39;password&#39;, kill_captcha)
print BeautifulSoup(session.get("https://www.zhihu.com").content).find(&#39;span&#39;, class_=&#39;name&#39;).getText()
　　在登录过程中，您将需要手动输入验证码。当然，如果通过其他方式识别验证码会更方便。如果登录成功，则此测试代码会将您的 知乎 昵称打印到终端。
　　概括
　　本博客以登录知乎为例，讲解如何模拟登录。可以用一句话来概括：分析你的浏览器是如何运行的并模拟它。看完你就会明白模拟登录原来这么简单，那就自己试试另一个网站（比如试试豆瓣），如果你觉得很简单，那就挑战一下微博的模拟登录吧。
　　好了，这篇博客到此结束，这几天比较忙，更新速度比较慢，见谅~~~ 查看全部

　　解决方案:基于大数据平台的互联网数据采集平台架构介绍
　　微博博主：用于监控特定博主的动态；
　　其他 采集 源代码管理。如电子期刊、APP客户端等。
　　源码系统的主要功能：
　　方便运维人员增删改查采集来源等；
　　根据源头状态、定时状态等实时监控网站；
　　对于关键词搜索采集，方便实时添加/删除，激活/关闭采集；
　　根据采集的实际情况，实时调整采集策略。如添加/删除采集器等；
　　数据 采集 层
　　
　　数据采集层主要用于采集队列管理、调度、数据采集等，主要包括：
　　1：Redis缓存平台：主要用于缓存采集任务队列、进程数据（采集状态、列表数
　　数据等数据的临时存储）；
　　2：任务调度中心：主要用于采集任务调度，保证任务按设定的采集频率调度
　　采集。同时保证任务处理的唯一性（同一个任务，同一时间，
　　只能由一个 采集器);
　　3：采集器：主要用于任务处理。主要包括网页下载、数据结构化分析、任务监控等；
　　数据存储层
　　数据存储层主要用于采集数据的传输、分析、存储等，主要包括：
　　1：数据传输：采集器将解析出的新闻、博客、公众号文章等内容通过统一的SpringBoot微服务接口推送给kafka中间件。同时，验证数据的质量。主要是验证发布时间、标题、文字分析的准确性。同时，对数据进行一定的分析（标注、专源监测）等；
　　
　　2：大数据平台：主要包括Hadoop、HBASE、kafka、spark、ES等，各采集器挑
　　采集到的数据通过微服务接口推送到kafka消息中间件，由spark消费，创建标题、时间、文本等ES索引供业务查询，同时将完整信息存储到HBASE中。
　　辅助监控系统
　　辅助监控系统主要用于监控各种采集网站和栏目、采集调度服务、推送服务、采集器、大数据平台等，确保其稳定正常运行，主要包括以下子系统：
　　1：信息源系统监控：主要监控网站、栏目、公众号、博主等状态，保证其正常访问；
　　2：采集监控：主要用于监控各个采集任务的状态，以排查异常任务和数据泄露问题。同时根据记录的状态，还可以检查网站，列等是否正常
　　3：服务器监控：主要监控服务器CPU、内存、硬盘等的使用率，是否宕机。同时根据服务器使用情况，合理部署采集器；
　　4：数据质量校验：主要用于实时监控数据质量，根据异常数据、反查源等配置；
　　采集平台的基本结构大致相同。
　　解决方案:互联网中动态网页采集技术类型有哪些
　　这篇文章主要介绍了互联网中动态网页采集的技术类型，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下。希望看完这篇文章有收获，让小编带大家一起来了解一下。
　　动态网页采集技术类型包括CGI、PHP、JSP、ASP。CGI 是一种用于创建动态网页的技术；PHP 是一种嵌入在 HTML 中的服务器端脚本语言；JSP用于创建可支持跨平台、跨Web服务器的动态网页；ASP是微软公司提供的开发动态网页的技术。
　　本教程的运行环境：windows10系统，戴尔G3电脑。
　　5 种常用的动态 Web 技术
　　1.电脑影像
　　CGI（Common Gateway Interface，公共网关接口）是一种较早的用于创建动态网页的技术。当客户端向Web服务器上指定的CGI程序发送请求时，Web服务器会启动一个新的进程来执行一些CGI程序，程序运行后将结果以网页的形式返回给客户端执行。
　　
　　CGI的优点是可以用多种语言编写，如C、C++、VB和Perl。在语言的选择上有很大的灵活性。最常用的 CGI 开发语言是 Perl。
　　CGI的主要缺点是维护复杂，运行效率比较低。这主要是由以下几种方式造成的：
　　2. PHP
　　PHP（个人主页）是一种嵌入在 HTML 中的服务器端脚本语言，可以在多个平台上运行。它借鉴了C语言、Java语言和Perl语言的语法，同时又具有自己独特的语法。
　　因为PHP采用了Open Source的方式，它的源代码是开放的，从而可以不断地添加新的东西，形成一个庞大的函数库，实现更多的功能。PHP 支持几乎所有的现代数据库。
　　PHP的缺点是不支持JSP、ASP等组件，扩展性差。
　　3. 网页
　　
　　JSP（Java Server Pages）是一种基于Java的技术，用于创建支持跨平台和跨Web服务器的动态网页。JSP 与服务器端脚本语言 JavaScript 不同。JSP就是在传统的静态页面中加入Java程序片段和JSP标签，形成JSP页面，然后由服务器编译执行。
　　JSP的主要优点如下：
　　JSP 的主要缺点是编写 JSP 程序比较复杂，开发人员往往需要对 Java 及相关技术有更好的了解。
　　4.ASP
　　ASP（Active Server Pages）是微软公司提供的开发动态网页的技术。具有开发简单、功能强大等优点。ASP 使生成 Web 动态内容和构建强大的 Web 应用程序的工作变得非常简单。例如，在表单中采集数据时，只需要在HTML文件中嵌入一些简单的指令，就可以从表单中采集数据并进行分析处理。使用 ASP，您还可以轻松地使用 ActiveX 组件来执行复杂的任务，例如连接到数据库以检索和存储信息。
　　对于有经验的程序开发人员来说，如果他们已经掌握了一种脚本语言，如VBScript、JavaScript或Perl，并且已经知道如何使用ASP。ASP页面中可以使用任何脚本语言，只要安装了相应的符合ActiveX脚本标准的引擎。ASP 本身有两个脚本引擎，VBScript 和 JavaScript。从软件技术的角度来看，ASP具有以下特点：
　　感谢您仔细阅读此 文章。希望小编分享的文章《互联网上的动态网页采集有哪些技术类型》一文对大家有所帮助，也希望大家多多支持易速云，关注易速云行业资讯频道，更多相关知识等你学习！ 查看全部

　　解决方案:php写优采云采集接口,优采云discuz6.1完美采集的php接口文件
　　优采云discuz6.1官方提供的PHP接口比较粗糙，基本不能满足需求，我在采集工作中使用的采集接口文件如下：
　　PS：原创文件的修改很大，程序中的注释已经很详细了，所以这里就不多说了。/
　　/header（&#39;Content-Type：text/html; charset=UTF-8&#39;）;/
　　/if（function_exists（“mb_convert_encoding”））{
　　$tmp = 检查和翻译（“请在使用前将文件直接上传到论坛根目录”， 0）;/
　　/header（&#39;Content-Type：text/html; charset=UTF-8&#39;）;
　　打印（$tmp）;/
　　/}else{/
　　/打印（“NO”）;/
　　/}/
　　/exit（“this.line=”.__line__）;
　　/*
　　文件名： locoyonline_for_discuz610.php
　　*使用前请直接上传文件至论坛根目录
　　
　　*此文件为GBK编码;
　　*处理后导入的数据库代码为：UTF-8;
　　*如果需要替换字符，请将替换.txt复制到同一目录;
　　*/
　　使用全局变量/
　　/foreach（$_POST as $key => $value）{/
　　/$$key = $value ;/
　　/print（$key.“ = &#39;.$value.&#39;\n&#39;）;/
　　/}/
　　/var_dump（$_POST）;/
　　/exit（&#39;end-0&#39;）;
　　需要插入的数据表
　　1.cdb_threads
　　2.cdb_rewardlog // OK赏金记录表
　　3.cdb_mythreads
　　
　　4.cdb_posts
　　5.cdb_tags _update
　　6.cdb_threadtags
　　7.cdb_forums _update
　　8.cdb_members _update 可以更改赏金表
　　完成结束！
　　$user_list = file（&#39;./makeuser/username.txt&#39;）;
　　随机发布的用户列表必须已经注册
　　有关批量注册用户名的更多信息，请参阅 Discuz 6.0+ 批量注册用户名
　　$user_list = array_map（“curlAndCopy”， $user_list）;
　　函数 curlAndCopy（$a）{
　　返回修剪（$a）;
　　}
　　$replyusers = implode（“|”，$user_list）;
　　解决方案:一种融合文本分类与词法分析的体检异常项归一化方法与流程
　　本发明涉及自然语言处理中的语义相似度技术领域，具体涉及一种结合文本分类和词法分析的体检异常项归一化方法。
　　背景技术：
　　在智能体检报告分析业务中，健康干预是指根据体检中的各项检查结果，为用户提供针对检查项目的医学解释和健康建议。这个过程的难点在于，不同的体检机构对体检异常结论的书写标准不同，因此很难将异常结论与知识库中的异常结论类型实体联系起来。
　　目前业界常用的实体链接方法有基于语义相似度的实体链接方法和基于图嵌入的实体链接方法。基于语义相似度的实体链接方法是指先通过上下文语义表达每个词，然后通过距离计算确定每个词的相似度。这种方法的优点是充分考虑了每个词的语义信息，但这种方法的前提是有完整的上下文信息。因此不适用于体检中异常项目的归一化场景。基于图嵌入的实体链接方法是指首先根据知识图中实体周围的节点完成中心实体的向量表示，然后通过距离计算确定每个词的相似度。由于该方法需要先构建一个完整的知识图谱，因此不适用于体检中异常项目的归一化场景。
　　鉴于体检异常项目归一化中的归一化文本名称多为无上下文关联的独立词。因此，在计算词汇相似度时使用上下文无关的编辑距离比结合word2vec和欧氏距离计算词汇相似度要好。然而，编辑距离的简单归一化存在以下问题，例如“高白细胞”和“高红细胞”和“异常白细胞”。从编辑距离来看，“高白细胞”和“高红细胞”的相似度更高，但本质上是两种不同的异常项，两者不能归为一类异常项。
　　技术实现要素：
　　为了解决上述技术问题，本发明提供了一种结合文本分类和词法分析的异常体检项目归一化方法，旨在仅根据自身词完成异常体检项目与知识库实体的自动匹配。不依赖上下文信息的特征，从而解决体检报告异常结论与知识库中异常结论类型实体实体之间的实体链接问题。
　　本发明的技术方案是：
　　一种融合文本分类和词法分析的体检异常项目归一化方法。首先，通过文本分类技术对待归一化词和归一化词库中的词进行分类。然后，将分离出来的两类词分别进行根式归一化。注意，退回一词是指体检结论原文中的异常描述，如“高白细胞”。术语规范化是指所有需要规范化的异常描述。归一化词库是指由所有归一化词组成的集合。本发明的具体过程如下
　　1 文本分类
　　体检异常是指体检报告中对异常情况的描述。因此，上文所指的“返返”、“待返返”均属于体检异常项目。体检异常词按结构可分为两类。一类是完整的异常项词，以下统称为“一类词”。另一种是“实质词+程度”词型，以下统称为“二类词”。第二类词包括实体词和程度词。实体词包括标志词、测试索引词和正文部分词。
　　文本分类任务是基于文本分类模型对上述两类文本进行分类，对得到的体检异常术语进行分类。有关模型构建过程的详细信息，请参见 7。
　　2 一类词的归一化
　　在文本分类任务之后，如果一个待归一化的词被分类为一类词，则将其归入一类词归一化过程进行归一化处理。
　　2.1 一类待归一化词和一类归一化词库的解释
　　文本分类任务划分后，进入一类词归一化过程的待返回词称为一类待返回词。一类归一化词库是指在文本分类任务中归为一类的归一化词的集合。
　　2.2 编辑距离对比
　　在文本分类任务之后，如果一个待分类词被分类到一个词类中，即被分类到一个待分类词类别中之后，就可以进入编辑距离比较任务。
　　该任务首先计算一类待归一化词与一类归一化词库中每个词的编辑距离，然后选择一个编辑距离最小的归一化词作为该类归一化词对应的归一化词。输出。
　　3 二类词的归一化
　　在文本分类任务之后，如果待归一化的词是二类词，则将其划分到二类词归一化过程中进行归一化。
　　3.1 二类一字1和二类一字1库说明
　　经过文本分类任务划分后，将进入二类词归一化过程的待分类词称为二类待分类词1。文本分类任务划分后，进入二类词归一化过程的归一化词称为二类归一化词1。二类一词组成的集合是二类一词1库。
　　3.2 词法分析
　　
　　词法分析任务是指通过词法分析模型识别文本分类结果中二类词的实体词部分和程度词部分。模型的输入是文本分类结果的二类词，包括二类一词1和二类一词1数据库中的词。输出为上述输入词的实体词部分和程度词部分，两者之间以“-”隔开。词法分析模型的具体构建方法见7.3节。
　　3.3 二级一字2和二级一字2库说明
　　词法分析任务完成后，将二级待参照词1数据库中的二级待参照词1和二级待参照词1拆分为“实体词” -度词”的模式。其中，待返回的第二类词1在处理过程中转化为第二类待返回词2。第二类词1被转换为第二类词2。两类词2组成的集合是二类一词2库。
　　3.4 实体词编辑距离比较
　　实体词的编辑距离比较过程，首先计算未分类词2中的第二类实体词与一个词2数据库中的第二类词的实体词之间的编辑距离。然后从二值化词2数据库中筛选出编辑距离最小的实体词。
　　3.5 第二类入一字3库的解释
　　比较实体词的编辑距离后，从二类一词库中选取实体词对应的二类一词2构成的库为二类一词三基。二类一字三库中的词也自动改为二类一字三。
　　3.6 度词分类库
　　度词分类数据库目前分为正度词和负度词。正度词是增度词，如“增加”、“高”；负度数词是递减度数词，例如“减少”和“低”。两类词分别编码为“11”和“22”，词库内容如下。
　　度词分类库 {11:['lower','lower','reduction','(lower)','(lower)','lower'], 22:['higher','Higher','increased ','(高)','(高)','增加']}
　　3.7度字编码
　　度词分类是指根据度词分类库，对一字3二类库中一字二二类和一字二二类3库中的部分度词进行编码。负度词编码为11，正度词编码为22。将度词编码后，二类词2和二类词3会被处理成“实体词-11”或“实体词-22"
　　3.8 二级一字3和二级一字4库说明
　　度词编码后的第二类待归词2称为第二类待赋词3。度词编码后的二类单词3称为二类一类词4。二类一词四是二类一词四库。
　　3.9 度词编辑距离比较
　　比较度词的编辑距离，首先逐一计算二类一词3和二类一词4库中每个词的编辑距离。然后从二值化词4库中筛选出编辑距离最小的度词对应的二值化词4。而筛选出的二类归一化词4对应的归一化词库中的归一化词即为最终的归一化词。
　　本发明的有益效果是
　　首先，通过文本分类方法和实体词度词词法分析方法，提高基于编辑距离的相似度计算在体检异常项归一化场景中的匹配精度。其次，该方法的提出解决了知识图谱中异常体检项目与异常体检类别实体之间的实体链接问题。三是基于上述情况，推动了健康干预相关业务的研发。
　　图纸说明
　　图1为本发明的工作流程示意图。
　　详细方法
　　为使本发明实施例的目的、技术方案及优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例都属于本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。范围。
　　本发明结合文本分类和词法分析的体检异常项归一化方法的整体实现过程如图2的实现流程图所示。1.
　　1 文本分类任务实现
　　文本分类任务是“实体词+度”和单个异常词的组合，即上述一类词和二类词的分类。该任务是基于文本分类模型的文本分类任务。模型构建及应用过程如下：
　　
　　1) 样品采集。从当前数据库中，随机采集1000个一级词和二级词，对样本进行二类标注。
　　2）模型开发。这里可以使用ernie、bert、fasttext等nlp模型来完成模型构建任务。由于模型算法不是本发明的内容，因此不再详细描述。
　　3）模型应用。通过这个分类模型，可以对待归一化的词和归一化词库中的每个词进行分类。接下来，如果待归一化的词被判断为类词，则与归一化库中的类词一起进入类词归一化的实现过程。如果待归一化词被判断为二类词，则与归一化数据库中的二类词一起进入二类词归一化执行过程。
　　2 一类词的归一化实现
　　该任务首先计算一类待归一化词与一类归一化词库中每个词的编辑距离，然后选择一个编辑距离最小的归一化词作为该类归一化词对应的归一化词。输出。
　　3 二类词的归一化实现
　　在二类词归一化的实现过程中，主要实现部分是词法分析模型的构建、实体词编辑距离的比较、度词的编码、编辑距离的比较程度的话。
　　3.1 词法分析模型的构建与使用
　　词法分析任务只对上一步识别出的二类词进行处理，分为字符分割和词性标注两部分。
　　3.11）分词
　　分词任务可以使用tokenize分词工具，使用bert中的字典完成分词。
　　3.12) 词性标注
　　词性标注任务是指对分离出来的字符进行实体词和度词的生物词性标注。实体词的开头是bs，实体词的中间词是is，度词的开头是bc，度词的中间词是ic，词的另一部分标记为o
　　建模过程如下
　　3.121）样本采集：从当前数据库中随机采集1000个二类词，对样本进行分词和bio词性标注。
　　3.122) 模型构建。这里可以使用ernie、bert、fasttext等nlp模型来完成模型构建任务。由于模型算法不是本发明的内容，因此不再详细描述。
　　3.123) 模型应用
　　模型构建完成后，对上一步识别的二级单词1和二级单词1数据库中的二级词进行分词和词性标注。确定每个词的实体词部分和程度词部分的内容。
　　3.2 实体词编辑距离比较
　　本过程根据上一步的结果，计算识别出的第二类待分类2实体词与第2类class 2数据库中实体词的编辑距离，选择该实体词对应的实体词具有最小的编辑距离。词2被分类为第二类词3，进入下一流程。
　　3.3度字编码
　　根据上一步的结果，根据度词分类库的编码，对一待分类词二二类中的度词2和一词三库二类中的度词进行编码. 负度词编码为11，正度词编码为22。
　　3.4 度词编辑距离比较
　　本过程根据上一步的结果，计算识别出的待分类二类3中的度词与二类归一化4库中度词的编辑距离，选择对应的二类类词最小编辑距离。将词4作为最终选择的归一化词，输出二分类归一化词4对应的归一化词库中的归一化词。
　　以上所述仅为本发明的优选实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，并不用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均收录在本发明的保护范围之内。 查看全部

　　最新版:麻豆影视CMS完整运营源码 2021新版漂亮APP手机模板 超强会员分销功能及多
　　【亲测二版】麻豆影视cms完整操作源码/2021新版精美APP手机模板/超级会员分发功能及多位会员租用/对接免费合约支付接口/免费优采云 采集模块/文本构建教程
　　麻豆电影cms，直接上传源码到网站根目录，访问网站域名安装即可。
　　
　　测试环境：Nginx 1.20.1—MySQL 5.6.50—PHP-7.2（安装扩展/fileinfo）
　　上传源码，访问域名直接安装
　　后台地址：域名/MDadmin
　　
　　支持卡支付和在线支付，卡可以自己生成，在线支付已经对接了Z payment免签（第一次尝试对接，不得不说这个平台的API文档和SDK很详细）
　　还包括优采云模块及标签说明、API接口说明、异地存储接口说明、多语言支持说明。
　　广告我几乎都删除了，但是测试数据里还有一些，切记不要相信源码测试数据里的任何广告。
　　最新版:​​​​​​​师姐说这款免费的文献管理软件吊打Endnote，赶紧Mark！
　　作为科研人员，阅读文献几乎是每天必做的事情。随着时间的积累，文献越来越多。使用文献管理软件对文献进行整理，可以帮助我们建立知识网络，提高科研效率。
　　Endnote作为一款老牌的文档管理软件，众所周知。Endnote的功能很强大，但也有很多痛点，比如：响应速度慢、英文界面难学、非开源、跨平台同步体验差、无法记笔记等。今天立人老师向大家推荐Zotero这款文档管理软件，体验极佳，满足大多数科研人员的期待。
　　Zotero是一款免费开源的文档管理软件，功能和亮点很多，例如：免费开源，轻松导入文档，跨平台实时同步，轻量级软件，支持插件扩展实现更多功能，支持Rss订阅等。在接下来的推文中，我们将一步步介绍Zotero的使用方法，帮助大家更快的掌握这款软件，更好的管理文档。
　　1安装Zotero
　　Zotero 支持常见的操作系统，包括 Windows、Linux 和 MacOS。下载地址如下：
　　安装方法也很简单，一步一步点击“是”或“下一步”即可。
　　如果觉得安装麻烦，也可以直接下载Zip格式的便携版。下载地址如下：
　　下载完成后，解压到你习惯的文件目录。双击“ZoteroPortable.exe”程序运行Zotero，与Zotero安装版相同。
　　2 安装浏览器插件
　　Zotero最初是一款基于火狐浏览器的插件，用于随时抓取网页信息，类似于Onenote、印象笔记、有道笔记等浏览器插件。为了快速导入文献，安装Zotero的浏览器插件Zotero Connector是非常有必要的，方便我们抓取文献信息，可以实现Web of Science等各大主流数据库的文献信息整合, Pubmed, ScienceDirect 等抓键。
　　浏览器插件的安装也很简单。Zotero针对不同的浏览器有不同的插件，支持最常用的浏览器，如Chrome、Edge、Firefox、Safari等。如果您在这里使用的是谷歌浏览器，只需点击“Install Chrome Connector”即可安装浏览器插件.
　　
　　安装成功后，如果遇到需要采集的文件，点击插件图标到采集即可。
　　3 建立自己的图书馆
　　在使用Zotero的第一步，首先要确定好要建立文献库的路径，方便我们保存和查找资源。打开Zotero后，点击菜单栏上的“编辑&gt;首选项”，打开Zotero首选项窗口。
　　选择“高级”选项卡，在“文件和文件夹”设置中设置链接附件的根目录和数据存储位置。
　　下面刀锋先生将介绍如何将文档导入Zotero。Zotero支持多种方式导入文档，包括从网站抓取书目和全文、通过书目标识符导入书目、抓取PDF元数据、从其他书目管理软件导入书目、手动输入书目等。这里我们专注于从 网站 数据库导入和捕获 PDF 元数据。
　　① 从谷歌学者导入文献
　　我们使用谷歌学者进行文献搜索。在搜索结果页面上，Zotero 浏览器插件图标将变为文件夹图标。点击这个小图标，会弹出一个“Zotero Item Selector”窗口。在这个窗口中勾选需要导入Zotero的条目，点击“确定”导入到Zotero库中。
　　需要注意的是，Zotero 不支持从 Google scholar 的镜像 网站 导入文档。不能用谷歌学术的要注意了，也可以用百度学术代替。
　　② 从 Web of Science 导入文献
　　
　　当我们在Web of Science中打开一篇文献的具体信息时，我们可以通过点击Zotero插件按钮直接将该文献导入到Zotero文库中。值得一提的是，如果我们得到了该数据库或期刊的许可，将直接下载该文献对应的PDF。此外，我们还可以绑定SCI-HUB，实现文档的自动下载。之后在Zotero中双击该文档的入口，可以直接查看该文档。是不是很方便？
　　③ 从CNKI导入文献
　　除了外文文件，中文文件的管理也很重要。相信用过EndNote的朋友都知道，EndNote对中文文档的支持很差，而Zotero对中文文档的管理就轻松多了。同样的方法导入。但是，即使我们有CNKI的权限，我们在导入文档的时候也不会自动下载CAJ或者PDF格式的全文，我们可以下载文档然后手动导入。
　　如果觉得下载麻烦，这里有解决办法。你可以从以下网站下载新的cnki.js，在你的电脑上替换旧的cnki.js for CNKI翻译器，或者通过Jasmine插件更新cnki.js就可以了（以后会详细介绍）鸣叫）。
　　④ PDF 元数据捕获
　　对于我们已经有全文PDF的文档，我们可以很方便的导入到Zotero中，自动提取PDF的元信息，同时把这个PDF作为一个附件链接到这个文档。导入方法非常简单，只需将PDF文件拖到Zotero中的一个组中，Zotero会自动提取PDF文件的元数据（如文章作者、标题、年份等）。
　　⑤ 按文档标识符导入书目
　　如果已知文档的 ISBN、DOI、PMID 或 arXiv ID，则可以通过文档标识符将其导入 Zotero 图书馆。在Zotero中，点击魔杖，输入这些ID，比如最常用的DOI号，点击回车。直接导入，对于能够直接获取文档原文的，也会自动下载。
　　以上就是立人老师分享的安装Zotero和搭建自己的库的全部内容。在接下来的推文中，立人老师会为大家介绍更多Zotero的使用技巧。感兴趣的朋友可以关注后续推文哦~ 查看全部

　　解决方案:创业公司产品与运营人员必备数据分析工具
　　Growth hacking最近很火，产品和运营人员也想成为Growth hacker来推动产品的快速开发，但是不会写代码，很多创新无法实现。工欲善其事，必先利其器。让我向你介绍一下。创业公司常用的工具，今天主要跟数据有关。
　　注：点击文中粗体超链接下载或直接进入，部分软件需要翻墙使用
　　1. 数据采集
　　1. 网站 &amp; APP 统计 – Google Analytics (GA)
　　2. 竞品网页数据抓取——优采云
　　2、数据可视化
　　1. Excel可视化图表
　　2. Excel 3D地图
　　3.BDP工具
　　3.数据挖掘
　　1. 数据采集
　　1. 网站 &amp; APP 统计 – Google Analytics (GA)
　　功能介绍：Google Analytics（GA）是一款针对网站和移动应用的流量统计工具，可以采集
和分析流量、页面、用户等数据。在国内，百度统计和友盟被广泛使用。这些工具易于配置并收录
基本报告。整体功能远不如GA强大。GA的优点如下：
　　1）高级分割：分割是发现真相的唯一途径。数据分析界有一句话“不切分不死”，足以看出切分的重要性。利用GA，我们选择维度和指标对流量和用户进行细分，对比分析每组数据的差异，找出影响结果的主要因素。
　　2）自定义报表：默认报表展示的是最基本最常用的数据，我们在特定场景、多维交叉、钻取等操作中需要更具体的数据。自定义报表帮助我们充分利用 GA 采集
的数据，自定义指标、维度和过滤器，为我们呈现丰富多彩的可视化报表。
　　
　　3）电商跟踪：转化率是所有网站和应用都会用到的一个分析指标。国内工具只支持将特定页面或事件设置为目标，并跟踪目标的完成情况。如果一个电商网站或APP需要跟踪订单、商品、折扣等信息，就只能靠GA了。
　　4) A/B 测试
　　A/B测试是针对研究问题提供A和B两个页面，随机引导用户到不同的页面，最后比较数据，选出最佳方案。在产品设计中，A/B测试常用于减少页面障碍、提高转化率、确定改版计划以及新功能的小规模测试。
　　GA实验（网页）只需要加一段JS代码，将流量分流到两个页面，结合目标转化功能，筛选出最优方案。除了 GA 实验，Optimizely 也是一个不错的 A/B 测试工具。
　　GA实验也支持移动应用的AB测试，但是需要使用Google Tag Manager来设置取值集合变量，比较复杂，有兴趣的同学可以研究一下。
　　5）支持数据导出，接口丰富
　　国内统计工具普遍不支持数据导出。GA支持两种数据导出方式： A. 报表顶部工具栏支持导出CSV、Excel等文件格式；B、谷歌数据导出接口功能非常强大，可以对接自己的系统。如果开发资源紧张，也可以使用excel插件，比如Analytics Edge。
　　以上就是GA的长处，那为什么国内用GA的人这么少呢？最大的问题是需要翻墙才能查看数据（下次更新会介绍如何科学上网）。
　　2. 竞品网页数据抓取：优采云
　　工具类型：PC客户端
　　功能介绍：除了企业内部经营数据，我们还需要关注竞品信息。推荐使用优采云
工具。优采云
完全可视化操作，无需编写代码，简单配置即可抓取网页数据。模拟点击操作，翻页，甚至识别验证码都可以轻松搞定。
　　抓取数据需要积分（每10条数据1积分），每天签到可获得30积分。买起来也不贵，20元就能买到10000点。
　　如果每天都进行捕捉，难免会忘记。优采云
支持云端采集，可以设置采集时间，定时采集数据。另外，云采集可以避免IP被封，瞬间采集大量数据。
　　
　　2、数据可视化
　　1. Excel可视化图表
　　如何将枯燥的业务数据以更生动的方式呈现在日常沟通和汇报中？新版Excel提供了非常实用的数据模板，给人耳目一新的感觉，不妨试试看。
　　2.Excel 3D地图（PowerMap）
　　3D 插件连接到地图数据。只需在表格中输入城市名称或经纬度数据，即可在地球上标注数据。如果同时输入时间数据，可以观看数据演变的过程。
　　多发几张歪果仁做的神图，什么才是真正的“未知数”。
　　3. BDP（业务数据平台）
　　工具类型：网络、移动
　　功能介绍：产品经理或者运营人员经常做项目周报，每次都要重复表格，非常繁琐。使用BDP创建专属报表模板，数据每次更新；制作可视化报表的过程非常简单，只需拖拽即可实现；除了数据上报，产品经理还可以使用BDP探索运营中的问题。分割和钻孔当然必不可少。桑基图、气泡图和漏斗图可能会给我们新的视角；BDP提供了大量免费的公共数据（居民收入、人口、天气等），我们可以将公共数据和自己的业务数据进行一些对比分析。
　　3.数据挖掘
　　我们经常会做一些数据统计和挖掘的工作。SPSS是众多软件中最强大的，但是SPSS学习成本高，操作复杂。其实Excel也可以做简单的数据挖掘，比如预测、关联分析、聚类分析等，只需要安装sqlserver插件即可。
　　行业解决方案:电商服务平台
　　优采云
全球数百万用户信赖的数据采集
器。满足多种业务领域，适合产品、运营、销售、数据分析、政府机构、电商从业人员、学术研究等多种职业。
　　舆情监测
　　全面监测公共信息，提前掌握舆情动向
　　市场分析
　　获取真实的用户行为数据，充分把握客户的真实需求
　　产品开发
　　强大的用户调研支持，准确获取用户反馈和偏好
　　风险预测
　　高效的信息采集
和数据清洗，及时应对系统风险
　　【优采云
功能】
　　
　　模板集合
　　模板采集模式内置数百家主流网站数据源，如京东、天猫、大众点评等热门采集网站。您只需参照模板简单设置参数，即可快速获取网站公开数据。
　　智能采集
　　优采云
采集可根据不同网站提供多种网页采集策略和配套资源，并可自定义、组合、自动处理。从而帮助整个采集过程实现数据的完整性和稳定性。
　　云采集
　　5000多台云服务器支持的云采集7*24小时不间断运行。可实现无人值守的定时采集，灵活贴合业务场景，助您提升采集效率，保障数据时效。
　　API接口
　　通过优采云
API，您可以轻松获取优采云
任务信息和采集数据，灵活调度任务，如远程控制任务启停，高效实现数据采集和归档。基于强大的API系统，还可以无缝对接公司各种内部管理平台，实现各项业务自动化。
　　自定义集合
　　优采云
可根据不同用户的采集需求，提供自定义的自动生成爬虫模式，可批量准确识别各种网页元素，同时具备翻页、下拉、ajax等多种功能、页面滚动、条件判断。支持不同网页结构的复杂网站采集，满足多种采集应用场景。
　　方便的定时功能
　　
　　只需简单几步点击设置，即可实现对采集任务的定时控制。无论是单次采集的定时设置，还是预设的一天或每周、每月的定时采集，都可以同时自由设置多个任务。根据需要对选定时间进行多种组合，灵活部署自己的采集任务。
　　全自动数据格式化
　　优采云
内置强大的数据格式化引擎，支持字符串替换、正则表达式替换或匹配、去除空格、添加前缀或后缀、日期时间格式化、HTML转码等多项功能，在采集过程中全自动处理，无需人工干预，即可获取所需的格式数据。
　　多级采集
　　很多主流的新闻和电商网站都收录
一级商品列表页、二级商品详情页、三级评论详情页；无论网站有多少层级，优采云
都可以无限层级采集数据，满足各种业务采集需求。
　　支持网站登录后领取
　　优采云
内置采集
登录模块，只需配置目标网站的账号密码，即可使用该模块采集
登录数据；同时优采云
还具有自定义采集
cookies的功能。首次登录后，可以自动记住cookies，免去多次输入密码的繁琐，支持更多网站的采集
。 查看全部

　　解决方案:神策分析 iOS SDK 代码埋点解析
　　一、简介
　　所谓埋点是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的一个术语，是指对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术和实现过程。有针对性的运营方案提供数据支持。
　　点埋的本质是首先对软件应用运行过程中的关键节点进行监控，在需要关注的事件发生时进行判断和捕捉，获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送给指定的服务器。
　　Sensors Analysis iOS SDK 是适用于 iOS 的轻量级数据采集
和跟踪 SDK。神策分析iOS SDK不仅具备埋码功能，还在运行时机制（Runtime）中利用相关技术实现了iOS端的全埋码（无埋码、无码埋码、无痕埋码、自动埋码），点击地图、可视化所有埋点等功能。
　　其中代码埋点是最基本也是最重要的埋点方式，适用于需要精确控制埋点位置、灵活自定义事件和属性等精细化需求的场景。下面详细介绍神策分析iOS SDK代码埋点，希望能为大家提供一些参考。
　　2、实现原理
　　在介绍代码埋点的实现原理之前，我们先来看一下完整的数据采集过程。我希望你能理解代码埋点在数据采集
过程中的作用。
　　2.1 数据采集
过程
　　数据采集​​过程主要包括事件采集、添加属性、事件入库、读取上报等过程。详细步骤如下：
　　在产品和服务转化的一些关键点，调用埋点相关接口采集事件；
　　获取有意义的属性，丰富事件，保证数据的广度和深度；
　　数据采集​​完成后，转换成标准的JSON数据格式，以队列的形式存储在SDK的数据库中；
　　定时读取数据库中的数据，封装请求和上报数据，上报成功后删除数据库中存储的上报数据。
　　总体流程如图2-1所示：
　　图 2-1 数据采集流程图
　　从图中可以看出，代码埋点位于数据采集过程的第一步，是数据采集过程中最关键的一步。数据采集​​是否丰富、准确、及时，将直接影响整个数据分析平台的使用效果。
　　2.2 原理介绍
　　代码埋点的实现原理比较简单，主要是在初始化SDK后，在事件发生时调用-track:或-track:withProperties:等相关接口，将触发的事件和属性保存到数据模型中（用于SDK 是一个 NSDictionary 类型的数据模型）。并将数据模型转换成JSON字符串存入本地数据库。然后根据发送策略将数据发送到指定的服务器。例如：如果我们想统计App中某个按钮的点击次数，可以在按钮对应的click方法中调用SDK提供的接口来采集事件。
　　3.实现
　　在神策分析中，我们使用事件模型（Event）来描述用户对产品的各种行为，这也是神策分析中所有界面和功能设计的核心依据。简单来说，Eve​​nt是对用户在某个时间点、某个地点、以某种方式完成某件特定事情的描述。可以看出，一个完整的Event包括以下几个关键因素：
　　who：参与活动的用户是谁；
　　When：事件发生的实际时间；
　　Where：事件发生的地点；
　　方式：用户参与事件的方式；
　　What：描述用户所做事件的具体内容。
　　对于SDK来说，记录用户行为数据的接口主要考虑以上五个因素。不难看出，该接口的主要功能是：在特定时间为业务调用，传入事件名称和需要记录的属性或其他必要的参数，然后记录该事件.
　　3.1 界面设计
　　一个设计良好的界面应该能够在输入一组合理的数据时，在有限的运行时间内得到正确的结果；应对不合理的数据输入有足够的响应和处理能力。参照这个思路，我们来设计一个记录用户行为数据的接口。
　　首先考虑接口的暴露部分。开发者在使用接口时，主要关注以下几点：
　　接口名称：接口名称要准确，能够用简洁的语言描述接口的功能。对于要实现的功能，我们将这个接口命名为 - track:withProperties: ；
　　参数列表：通过上面的介绍，我们可以知道方法调用的时机可以作为事件（Event）的发生时间（When）。另外，我们还需要提供的是事件的具体内容（What）和实现方式（How），即事件的名称（用参数event表示）和事件属性（用参数event表示）参数属性）；
　　返回值：通过该接口记录的用户行为数据，最终需要上报给指定的服务器，所以该方法的返回值要符合指定服务器要求的格式。一般来说，数据都是JSON格式，物理上对应一段数据，逻辑上对应一个描述用户行为的事件。
　　基于以上三点，我们的接口定义如下：
　　通过上面的介绍，我们可以知道事件模型（Event）收录
五个关键因素。下面将详细介绍如何获取代码埋点中的这五个关键因素。
　　3.2.1 用户名
　　用户的唯一标识，这里用distinct_id表示。简单来说，当用户未登录时，SDK会选择设备ID作为唯一标识，当用户登录时，会选择登录ID作为唯一标识，即用户拥有既有设备ID（也叫“匿名ID”）又有登录ID，同一用户的设备ID和登录ID可以通过“用户关联”联系在一起。这样无论用户处于匿名状态还是登录状态，我们都可以准确地识别出同一个用户。这是目前比较普遍和准确的用户识别方法。
　　1.设备ID
　　大多数情况下，用户只有一台设备，因此可以获取设备ID作为用户标识。专门针对 iOS，我们可以使用 IDFA、IDFV 或 UUID。
　　IDFA：英文全称Identifier For Advertising，是Advertising Identifier的缩写。主要用于广告推广、音量变化等跨应用设备跟踪。在同一台 iOS 设备上，所有应用程序同时获得相同的 IDFA。iOS 10之后，如果用户限制广告追踪（【设置】→【隐私】→【广告】→【限制广告追踪】），我们得到的IDFA将是一串固定的0：0-000000000；
　　IDFV：英文全称Identifier For Vendor，是应用开发者标识符的缩写。应用程序开发人员使用它来识别用户。主要适用于分析同一应用开发者不同应用之间的用户行为。在重启设备后和解锁设备之前，该值可能不可用；
　　UUID：英文全称Universally Unique Identifier，是Universal Unique Identifier的缩写，它可以让你在不使用任何服务器的情况下，随时生成一个唯一的标识符。也就是说，UUID在特定的时间和空间内是全局唯一的。如果IDFA和IDFV都获取不到，我们会生成一个UUID作为设备的ID。
　　根据实际情况，对于常规数据分析中的设备ID，可以按照IDFA→IDFV→UUID的优先级顺序获取，基本可以满足我们的业务需求。
　　另外，为了防止由于广告追踪限制、卸载重装等原因导致设备ID被更改，SDK会将设备ID存储在KeyChain和沙盒中，一定程度上避免了该问题。因此，获取设备ID的流程如图3-1所示：
　　图3-1 获取设备ID流程图
　　2.登录ID
　　一般情况下，登录ID用于在业务后台系统中识别用户。它可以非常准确地识别用户，但无法识别未登录的用户。
　　
　　在SDK中，通过调用-login:接口，传入登录ID，即可完成“用户关联”，将同一用户的设备ID和登录ID关联在一起。
　　3、唯一标识
　　在SDK中，我们定义设备ID为anonymousId，登录ID为loginId，唯一用户ID为distinctId。distinctId的获取逻辑如下：
　　如果loginId不为空且长度不为0，则返回loginId；
　　如果 loginId 为空，则返回 anonymousId。
　　3.2.2 触发时间
　　在SDK的内嵌接口中，使用time字段记录事件发生的时间（毫秒）。如果传入的属性不收录
时间字段，则会自动获取当前时间作为时间字段的值，如下代码所示：
　　NSNumber timeStamp = @([[NSDate date] timeIntervalSince1970] 1000);
　　3.2.3 触发位置
　　可以从三个方面采集
位置信息：
　　传感器系统会根据请求的ip自动解析对应的省（$province）和城市（$city），所以SDK不需要处理这两个属性；
　　SDK可以通过CoreLocation框架自动采集经度（$longitude）和纬度（$latitude），初始化SDK后调用-enableTrackGPSLocation:方法即可启用；
　　开发者还可以设置一些其他区域相关的字段。例如：国家（country）、社区（HousingEstate）等。
　　3.2.4 参与方式
　　用户参与此事件的方式。这个概念比较宽泛，包括用户使用的设备、浏览器、App版本、操作系统版本、入口通道、重定向时的referer等。目前神策分析预置了一些字段来描述这类信息，称为preset属性。同时开发者也可以根据自己的需要添加相应的自定义字段。
　　3.2.5 活动内容
　　描述用户发起的事件的具体内容。主要是利用事件名称（event）对用户制作的内容进行初步分类。除了事件的关键字段，我们没有设置过多的预设字段，开发者需要根据每个产品和每个事件的实际情况和分析需求进行具体设置。
　　3.3 事件属性
　　除了事件触发时传入的自定义属性外，还有一些特殊的属性可以被SDK预先采集。比如：页面标题（$title）、屏幕宽高（$screen_height, $screen_width）等，我们称之为预设属性。由于这些属性是SDK自动采集的，开发者无需添加代码，大大增加了数据采集的范围和便利性。采集到的预置属性是数据分析中涉及的重要分析维度，大大降低了开发采集成本，是即用型部件。
　　此外，如果您需要在所有事件中使用某些相同的属性，您可以将这些属性注册为公共属性。
　　以上两个特殊事件属性可以在一定程度上节省埋点成本。接下来我们将介绍这两个属性的实现。
　　3.3.1 预设属性
　　考虑到SDK的活跃期基本可以确定为“初始化”和“事件触发”两个时机，所以预设属性按照采集时机大致可以分为两类：
　　SDK初始化时采集
：该属性的值可以在初始化时确定，在当前App生命周期内不会改变；
　　事件触发时的集合：调用时才能确定的属性-track:withProperties:。
　　1.初始化时采集
的属性
　　最简单最优的方案是在SDK初始化的时候创建一个存储属性的模型（可以使用NSDictionary类型），命名为automaticProperties，将相应的属性采集
进去，由SDK持有模型。然后，每次事件触发时，只需将该模型的值添加到属性即可。采集到的预置属性如表3-1所示：
　　表3-1 初始化时采集
的预置属性列表
　　2.事件触发时采集
的属性
　　由于一些预设的属性，在app的整个生命周期中都可能发生变化，更强调实时性，所以需要在事件触发时采集
。典型代表就是前面介绍的事件触发时间（When）和地点（Where）。触发事件时采集
的预置属性如表3-2所示：
　　表3-2 事件触发时采集
的预置属性列表
　　3.3.2 公共属性
　　有一些属性是我们想在每个事件中都带上的，但不是预设属性，相当于公共自定义属性。对于这些属性，SDK 提供了两种不同的设置方式，即“静态”和“动态”公共属性。
　　静态公共属性一般固定在一个App的生命周期中；动态公共属性则相反，只有在事件触发的那一刻采集
的值才有意义。这其实对应了预设属性的两次采集时机。例如：
　　应用名称在一个App的生命周期中一般是固定的，所以可以设置为静态公共属性；
　　当前游戏等级，最新金币余额。很明显这些值每个集合都会改变，但仍然属于公共属性的范畴。这时候就可以使用动态公共属性。
　　1.静态公共属性
　　根据上面的分析，静态公共属性可以这样实现： 提供一个接口，用于对外注册静态公共属性。开发者在SDK初始化时通过该接口注册静态公共属性，然后在事件触发时为其添加静态公共属性。
　　根据“一般固定在一个App生命周期中”的特性，静态公共属性可以存储在内存中。但是在实践中，有些静态的公共属性在SDK初始化的时候是无法确定的，只能在网络请求或者其他操作之后注册。这也导致在注册静态公共属性之前的部分事件，没有静态公共属性。如果每次启动app都重复上面的操作，大量的事件就无法携带静态的公共属性，这显然是有问题的。因此SDK也将注册的静态公共属性持久化，在SDK初始化时将持久化的静态公共属性取出，提前了静态公共属性的注册时间，解决了大部分问题。
　　注册静态公共属性的代码如下：
　　[[SensorsAnalyticsSDK sharedInstance] registerSuperProperties:@{@"superKey":@"superValue"}];
　　2.动态公共属性
　　动态公共属性在每次触发事件时采集
，适用于经常变化的属性。因此，动态公共属性是通过 SDK 中的回调（块）实现的。完整流程如下：
　　当SDK初始化，或者其他业务机会时，注册回调；
　　在回调中实现属性的采集
逻辑，并返回采集
到的属性；
　　当事件被触发时，回调方法被调用并将返回的属性添加到事件属性中。
　　由于每次触发事件都会调用动态公共属性的回调方法，因此不建议在回调方法中加入过多的业务逻辑。注册动态公共属性的代码如下：
　　
　　[[SensorsAnalyticsSDK sharedInstance] registerDynamicSuperProperties:^NSDictionary * _Nonnull{
　　返回@{@"dynamicKey":@"dynamicValue"};
　　}];
　　3.3.3 属性的优先级
　　目前各种属性按照优先级从高到低排序：
　　事件触发时传入的自定义属性；
　　动态公共属性；
　　静态公共财产；
　　预设属性。
　　不难看出，排序的核心思想是按照“自定义”的优先级进行排序：
　　properties只代表本次触发的事件，自定义程度最高；
　　动态公共属性是实时的，比静态公共属性具有更高的优先级；
　　预置属性是纯粹的SDK行为，所以优先级最低。
　　3.4 数据验证
　　数据校验的内容分为：
　　参数是否为空，类型是否正确等；
　　参数是否满足传感器的数据格式要求。传感器使用统一的数据格式，因此任何自定义内容都应该进行验证，以确保输出的 JSON 符合要求。具体来说就是验证事件名称、自定义属性、静态公共属性、动态公共属性等。
　　数据校验的时序分为：
　　静态公共属性在注册时应进行检查；
　　事件触发时应检查动态公共属性和自定义属性。
　　3.4.1 基本限制
　　事件名（event的值）和属性名（properties中key的值）都必须是合法的变量名，即不能以数字开头，只能收录
：大小写字母、数字、下划线和 $. 另外，事件名称和属性名称的最大长度为100。上述限制在SDK中是通过正则表达式实现的。
　　SDK 保留了一些字段作为预设的事件和属性名称。自定义事件和属性需要避免相同。判断事件名和属性名是否合法的代码如下：
　　3.4.2 类型限制
　　SDK目前支持五种数据类型：Numeric、Boolean、String、String Array、Date Time，分别对应代码中的NSNumber、NSString、NSSet、NSArray、NSDate。其他类型的数据将被拒绝。这里需要注意的是：
　　在SDK中，Boolean类型和numeric类型一样使用NSNumber类型。转换为JSON后，boolean NSNumber会被转换为true或false，numeric NSNumber会被转换为实际值；
　　NSSet 和 NSArray 都代表数据集合，只是无序和有序的区别。因此，这两种类型都可以表示字符串数组；
　　NSNull类型会单独处理，不会导致整个数据被丢弃，只会丢弃键值对。
　　对于不同类型的属性值，也有单独的检查，如下：
　　NSString：对于一个字符串，检查它的长度是否大于最大长度8191，如果大于最大长度，超过长度的部分将被删除，并拼接$表示后面的内容已被截断。其中，App崩溃事件（AppCrashed）的崩溃原因属性（app_crashed_reason）有一个崩溃栈的值，通常比较长，所以它的长度限制设置为正常值的两倍；
　　NSSet和NSArray：表示字符串数组，会遍历每个对象，检查是否是NSString类型，如果不是，则删除该对象；
　　NSDate：由于SDK数据格式支持的日期时间实际上是JSON中固定格式的字符串，对于NSDate，会使用NSDateFormatter将其按照格式序列化为字符串。
　　4.使用场景
　　要了解代码埋点的使用场景，首先要看代码埋点的优缺点，尽量扬长避短。
　　优势：
　　原理简单，学习成本低；
　　使用更加灵活，可以根据业务特点自定义时序、属性、事件，以自定义的方式获取数据。
　　缺点：
　　埋点成本高，需要为每个控件的埋点添加相应的代码，不仅工作量大，还需要技术人员来完成；
　　版本更新前后，容易出现数据乱码；
　　企业需要长期稳定地完善埋点，并根据业务不断更新。
　　根据以上优缺点，我们可以知道代码嵌入的使用更加灵活，但是成本也更高。因此，当全埋点、可视化全埋点等埋点解决方案无法解决问题，或者更强调自定义场景时，最好使用它。例如：
　　app整体日活跃度，app元素每日点击次数，可使用所有埋点；
　　App中指定按钮的点击事件，特定页面的页面浏览事件，可以完全埋点可视化；
　　如果您需要非常准确的业务统​​计和用户数据，对安全性要求比较高，比如成功注册和支付，可以使用服务器埋点；
　　以上方案无法解决，或者自定义内容较多，如加入购物车、提交订单等，可以使用代码嵌入。
　　五、总结
　　代码埋点是整个神策分析iOS SDK的基础和核心。它的丰富和稳定足以让我们无后顾之忧地使用全埋点、入库报告等功能。希望通过本文，让大家对神策分析iOS SDK的代码埋点有一个全面的了解。
　　解决方案:代码统计工具有哪几种_SEO工具篇：如何安装百度统计代码
　　本文来自恩斯传媒-小鱼。
　　百度统计是百度推出的一款稳定、专业、安全的统计分析工具。可以提供权威、准确、实时的流量质量和访客行为分析，方便日常监控，为系统优化和ROI提升提供指导。同时，百度统计专门推出了先进的分析平台，可进行实时多维分析、人群分析、行为洞察，实时数据驱动业务增长。
　　如何获取代码？首先需要添加网站，添加网站后即可获取代码。然后手动安装代码。只有正确添加百度统计代码后，才有可能获得更准确的流量数据。代码安装过程需要注意以下几点：
　　1、代码安装位置要正确，代码一般安装在标签标记之前；
　　2、不要在一个页面中重复安装相同的代码。统计工具具有去重原理。一段代码生效后，另一段代码将被丢弃。因此，只需安装一段代码；
　　
　　3.不要以任何方式编辑代码。随意编辑代码可能导致代码无法执行，并可能影响网站页面的显示；
　　4、在网站所有页面安装代码，重点推广URL页面、转化目标及相关路径页面
　　检查代码是否安装成功 使用百度统计助手，百度统计助手是一款基于Chrome浏览器的插件，帮助用户检查百度统计代码是否安装正确。首先安装百度统计助手。但是对于一些特殊情况，系统无法查看代码安装状态，需要我们自己手动查看，打开控制台，点击网络按钮，然后F5刷新，如果能看到hm.js，就证明百度了已安装统计代码。如果没有，则证明没有安装。
　　站点代码是否安装正确？数据统计是否正常？相信这是很多统计用户都非常关心的问题。百度统计提供自动校验功能，通过抓取页面，分析页面是否安装了正确的统计代码。
　　
　　关于代码检查的注意事项！
　　1、为全面统计网站流量，请在网站所有页面正确安装统计代码；
　　2、该功能通过抓取网站页面来分析是否安装了正确的统计代码，但有些网站打开速度慢或限制程序抓取网页，会导致系统无法判断。
　　3、正确安装统计代码后，等待一段时间，就可以看到统计数据了。
　　总结：本文主要讲解百度工具的代码安装部分。主要是为初学者准备的。主要介绍如何获取代码，如何安装代码，代码应该放在页面的哪一部分，以及检查代码是否安装成功。. 下回告诉大家百度统计工具统计了哪些数据报表。下次见。 查看全部

　　解决方案:资讯采集接口（采集信息的技术）
　　目录：
　　1. 数据采集与接口技术
　　什么是动态消息？新闻来源是指搜索引擎种子新闻站的标准。网站内容将首先被搜索引擎收录，并被网络媒体转载，成为互联网海量新闻的来源。权威性也是向国内媒体网络传播的辐射源。
　　2.信息采集入口
　　高质量的内容
　　
　　3、信息采集技术的应用
　　新闻来源的优势是更权威。媒体内容优质，更具公信力和权威性。也是辐射国内网络媒体的源头点。新闻源网站的内容会被搜索引擎优先收录，新闻源网站的内容更容易被转载。更容易被其他媒体转载，有的媒体甚至要求来源必须是已经收录过新闻的网站。
　　4.信息采集百科
　　更容易被找回。新闻采集的内容会剔除很多干扰信息，如广告、分类信息、问答、贴吧等，用户可以更快的搜索到企业新闻，最新相关信息的效果很可能出现.
　　五、信息采集
方式
　　
　　简单理解：对于搜索引擎来说，早期的新闻源站其实主要是用来解决一些专业的、原创的、权威的内容网站的采集问题。为什么要采集
新闻源？随着搜索引擎算法的更新，百度取消了对新闻源的优惠待遇，其主要目的是加强流量分配机制，更加公平。
　　6.数据采集接口
　　①搜索流量分配机制更加公平，让更多优质内容获得更多展示机会②算法权重的调整和倾斜，逐渐将站的概念转移到页面的概念。如果你的某个页面是高质量的，它也会得到很好的排名 ③搜索引擎更看重内容的专业性，而不是广度。垂直性强的页面和小站有机会排在大站相应相关栏目之前。
　　七、数据采集技术
　　对于采集
高质量文章、有价值内容/高质量内容的站长，我会选择新闻源采集
。以这种方式用新闻来源的文章填充我们的网站，增加网站的采集
性和专业性。
　　多种方法:优采云
采集器该怎么用
　　优采云
如何使用采集
器：
　　1、打开优采云
采集器客户端，登录软件，新建任务，打开你要采集的网址。在这里我展示了原创设计手稿的合集。
　　
　　2、进入设计工作流程链接，在界面浏览器中输入你要采集的网址，点击打开，就可以看到你要采集的网站界面，因为这个网址里面有多页内容需要采集，我们在再次设置集合制定规则时，可以先创建一个翻页循环。首先，用鼠标选择页面上的【下一页】按钮。在弹出的任务对话框中，在高级选项中选择【循环点击下一页】，软件会自动创建一个页面。翻页周期。
　　3.创建翻页循环 嗯，就是采集
当前页面的内容。如果我想采集
一张图片的URL，我只需要选择一张图片并点击它。软件会自动弹出对话框。首先，创建一个循环元素列表。将当前页面的所有元素都取完后，循环链表就构建完成了。
　　4、设置要抓取的内容，选中元素循环列表中的任意一个元素，在浏览器中找到该元素对应的图片，点击，弹出对话框，选择【抓取该元素的图片地址】作为字段1，同时为了方便识别，我也抓取了字段2作为图片标题名，设置原则同图片地址。
　　
　　5、检查翻页循环框是否嵌套在产品循环框内，即在翻页前抓取当前整个页面的图片URL。
　　6、设置好执行计划后，就可以开始采集了。如果点击采集
，点击【完成】步骤下的【检查任务】，开始运行任务。采集完成后可以直接下载成EXCEL文件。
　　7.将网址转为图片。这里使用优采云
图片转换工具。导入EXCEL后就可以自动等待系统下载图片了！ 查看全部

　　解决方案:文章采集接口的用途和使用步骤以及使用方法【】
　　文章采集接口用途：
　　
　　1、配合数据爬虫爬取qq空间、新浪微博、豆瓣、人人等平台上面的一些内容
　　2、配合文章发布者可以抓取发布平台上面的一些数据
　　
　　3、配合百度统计平台，可以分析用户的活跃度，进行可视化分析等作用使用步骤：a、使用sae大容量的ip接入平台，可以形成标准的seo接口channel。开始阶段接入数据量少，推荐使用bucket接入b、完成接入之后，数据量需要对接一定量的seoip（一般为20000--30000个之间）c、利用seoanthuse接入数据，比如seore的12小时3000个索引库d、根据需要在server端拉取对应的数据e、利用sendfish接入第三方，比如百度统计、淘宝等e、进行基本的页面抓取和数据处理f、使用数据分析工具（博客、开源网站、app等等）g、整个页面完成。
　　利用免费cookie来发布有限制条件的文章。首先在web的环境,定义一些小变量比如id标题大小;利用tcp连接创建一个序列号,一般是1024个;然后再定义一个setcookie的uri。可以采用二进制httpshell脚本来创建,因为是tcp直接传过来的不像局域网等其他一些三方的文件交换方式存在安全风险;然后根据uri来赋值给cookie用来设置过滤规则;然后让ip即使到该cookie上都不能打开需要过滤一下。
　　问题如果只是数量多可以建立一个httppipeline的脚本或者nginx搭建的web服务器来处理这样的多个新开站;要是数量少可以考虑单独创建一个shell脚本做缓存管理。在首页测试一下效果。 查看全部

　　解决方案:影视采集接口（影视官方采集接口怎么用）
　　目录：
　　1.影视视频采集接口
　　文章采集源码，什么是文章采集源码，文章采集源码是按照一定的规则自动采集别人网站上的文章，现在大部分网站都有采集功能，如果你没有，可以用一些免费的文章采集软件，只需两步轻松采集微信文章，无论是自动发布到网站还是导出到excel/html或TXT，word都可以。
　　2.视频采集教程
　　详见图1、2、3、4！
　　3.影视资源采集公共接口源码
　　今天，小编就为大家盘点一下免费好用的文章合集，替代手动复制粘贴，提高效率，节省更多时间。彻底解决没有素材的问题，也告别了手动复制粘贴的痛苦。
　　4.视频采集器
　　
　　关键词快速排名的核心原则如果想在短时间内实现新网站的关键词排名，需要选择一些流量大、竞争少的关键词优化排名难度关键词因为优化难度不高，可以在短时间内排在搜索引擎首页，从而从搜索引擎获得一定的自然搜索流量在很短的时间内。
　　5.飞飞视频采集界面
　　关键词如何选择？当然，这种关键词并不是冷门长尾词，而是一种叫做“机会词”的关键词。这种词不仅很难排名，而且作为网站早期排名的流量也不错。还是网站快速升级的秘密武器。我之前在工作试用期间就用过这个方法，效果自然不用多说。
　　6.视频搜索界面
　　当然，在使用这个技巧之前，你需要了解一些基本的搜索引擎SEO排名技巧，否则操作起来会非常困难。
　　7.视频自动采集界面
　　搜索引擎SEO是如何定义的？搜索引擎SEO是搜索引擎优化的意思，SEO的英文拼写是Search Engine Optimization，即搜索引擎优化。如果说Baidu SEO就是百度搜索引擎优化，以此类推：Bing SEO就是Bing搜索引擎优化。
　　8.影视合集资源API接口地址
　　2、搜索引擎SEO的优化对象是什么？无论是搜索引擎SEO还是其他类型的搜索引擎，优化的对象都是我们的网站。通过优化，我们的关键词可以排在搜索引擎或者其他搜索引擎的前三页，排名越高的关键词我们的网站就会被更多的搜索用户发现。
　　
　　9.电影采集
接口
　　3、搜索引擎SEO的作用是什么？SEO 数据质量相对较高的直接原因是因为您搜索的 关键词 越具体，您的需求就越具体。也就是说，与搜索引擎广告需要点击付费不同，SEO排名和点击都是免费的。
　　10.视频接口地址
　　1、SEO优化包括哪些内容？SEO优化不仅仅是写内容和发外链，更不只是为了排名。SEO 是一个综合工具，它：
　　1）规范网站的前端代码，让搜索引擎更好的了解网站的整体框架和内容，所以不管我们做不做关键词排名都能让我们的网站对搜索引擎更加友好2 ) 优化用户搜索需求 SEO优化不仅仅是写公司新闻那么简单，它是找出用户搜索的问题和内容，然后生产出高质量的内容来满足用户的搜索需求。
　　这也可以满足上面的介绍：搜索引擎优化首先是满足搜索引擎的算法要求，而满足用户的搜索需求是满足核心算法之一
　　3）根据搜索引擎的算法，之前也看了很多国外大佬关于搜索引擎算法的内容，但是比较零散。最后无意中发现了百度搜索引擎白皮书中介绍的内容，也是基于上述内容。操作搜索引擎SEO后，发现效果其实很好。
　　有兴趣的朋友可以研究一下
　　解决方案:ai文章生成实现原理(ai文章生成器怎么做)
　　想了解咨询AI智能原创文章，请百度搜索“文案狗AI”进入网站咨询客服。
　　ai文章生成的实现原理，很多朋友想自己做seo，但是不知道怎么做。其实我们在做seo的时候，最有可能关注的是文章生成和分词分析技术。
　　seo文章生成的方法和技巧： 1、文章页面内容：指文章中所写的文章，文章内容能满足用户的需求，如下： 2、关键词分析：指在文章内容中挖掘出用户需要的关键词，比如优化关键词、标题优化、关键词排版等。
　　
　　文章分词：文章分词技术是指在页面中使用关键词的技术，比如一张图片分成10元，在文章末尾添加10个关键词。页面上出现一次 关键词。优化技术：可以是文章的标题，也可以是文章内容中的一个关键词，也可以是一句话。关键词在文章中出现的次数越多，文章的相关性就越大，灵活性就越大，好处是可以提高用户体验，增加网站的粘性。文章内容中的关键词必须是相关的。很多站长朋友在优化网站的时候都知道网站的内容是网站的核心。
　　其实这里的内容都是围绕关键词写的，但是关键词有很多相关性，我们这里要做的就是文章的相关性，因为相关性越高的内容我们就会越多你可以让用户觉得你的网站很专业，所以我们在写文章的时候一定要把握一个度，这个度的相关性是非常大的。如果你的网站是为了产品，那么用户会来你的网站是不会来的。伪原创视频需要更改这些数据。
　　网站的文章内容必须是相关的。我们在做网站的时候需要注意这个度数。我们在做产品的时候一定要注意网站的相关性。在网站的内容中，一定要注意这个度数。不要把你的产品写成产品，而是在网站上加上产品名称，我们就可以在网站内部进行相关的关键词布局。
　　
　　只有这样才能更好的提升网站的用户体验。伪原创文案怎么写 如果你要做一个网站，你的产品名称是什么，那么你在这个网站上应该做什么，那么就给这个网站加上一个产品名称，像这样关键词 你的布局网站很好。如果你是做seo的，那么你的网站应该考虑你的网站是干什么的，你网站的关键词布局是什么，你的网站应该考虑你的网站而不是考虑这个关键词的布局，考虑用户体验。
　　友情链接的问题，友情链接的问题，很多人在友情链接中使用，很多人在做友情链接的时候都知道友情链接的问题，因为友情链接对网站排名有很大的影响，所以我们要考虑友情链接的问题，我们的网站是否涉嫌作弊，我们的网站是否涉嫌作弊。
　　文章实际效果请到（文案狗AI）网站查看 查看全部

　　外媒:google拼音转拼音命令生成拼音，直接post来接受参数
　　文章采集接口获取：访问localhost:web-inf/lookup-stuff(忽略'/')进入页面，访问，然后即可获取相应的商品信息。自定义查询logo我们查询发现，超市内部并不只有商品属性查询和报价查询两种情况。在上述链接中还提供了对于商品id/商品名称/类别的查询。
　　
　　因此，我们可以使用google拼音转拼音命令，在获取过程中可以将拼音一起一次获取。拼音转拼音命令生成拼音，直接post来接受参数。使用csv格式的参数，使得接收数据的性能很高。查询结果分析当获取到拼音和商品id/商品名称/类别三者之后，我们可以使用trie语法查询商品的生成条目。当然，我们也可以根据商品种类使用其他转换和数据转换。
　　相关的算法比如：使用mergebydesirednum方法就可以实现统计组合数；rows/columns转换后，一次可以转换多张表格。
　　
　　刚好昨天才好好分析了类似问题：：。之前也是不知道怎么获取数据。后来查了api时才知道。一般当前页面涉及到的可能的数据包括：商品信息列表；商品所有信息列表；商品的价格、促销、库存、品类等详细信息；商品的标题、描述、图片等；商品的详细属性查询；商品详细信息中的缩略图。此外，如果有商品详情页面，这个网站还会提供用户真实的用户照片、各种商品的实物图片。
　　以上主要就是涉及到上述数据的查询，那么，此类api的使用也方便，都会用到同一套系统中，只是api功能略有不同而已。比如下面代码演示：maxlevel:{engagement:{coin:{engagement:{price:{engagement:{background:black},business(direct:true):{merges:{price:{engagement:{background:black}这个是每个查询中需要用到的相应代码就ok了。
　　目前发现的主要相关api：一般查询：-merge-from-true一般数据查询：：:merge_items下面是我使用了一天截图的相关数据查询效果：获取完数据后，就可以进行对表进行增删改查。 查看全部

　　干货教程:交易猫后台源码+支付接口教程
　　
　　源代码说明：“自动发卡系统”是基于“Thinkphp5”开发的后台管理系统，集成了后台系统的常用功能。 * 简单的“RBAC”权限管理（用户、权限、节点、菜单控制）* 自建秒到秒文件上传组件（本地存储、七牛云存储、阿里云OSS存储）* 基站数据服务组件（唯一随机序列号、表单更新）* “Http”服务组件（本机“CURL” 封装，兼容PHP多个版本）*微信公众号服务组件，微信网页授权获取用户信息，跟随粉丝管理，自定义菜单管理等）* 微信商家支付服务组件，支持JSAPI支付，扫码模式一付，扫码模式二付）* 测试公众号名称：想一想（简单测试可以关注）* 更多组件正在开发中...安装说明： 1. 上传源码到根目录并解压 2. 将数据库文件“xydai.sql”导入数据库 3. 修改数据库配置文件“/应用程序/数据库.php” 4. 登录到后端/管理员5。 帐户： 管理员密码： adminNginx 伪静态位置 / {if （！-e $request_文件名）{rewrite ^（.*）$ /index.php？s=$1 last; 破;}}复制代码
　　
　　分享文章:微信公众号的文章列表怎么抓取，用anyproxy代理抓到路径的
　　抓取微信公众号所有文章，使用AnyProxy+Javascript+Java实现
　　git ... /** * 微信公众号爬虫，爬虫过程参考`README.MD`文档 * * @author爱吃小鱼 */ //规则配置 var config = { host: ':808...
　　anyproxy自动批量采集微信公众号文章
　　
　　当时垃圾站采集
的微信公众号内容很容易在公众号传播。那时候批量采集特别好做，采集入口就是公众号的历史新闻页。这个入口现在还是一样，只是越来越难采集
了。采集方式也更新了多个版本。2015年晚些时候...
　　订阅号微信公众号历史文章爬虫php，一步步教你搭建微信公众号历史文章爬虫...
　　微信公众号批量抓取-Java版
　　
　　在网上搜索了一下，发现微信公众号爬取的难点在于PC端无法打开公众号文章链接。需要使用微信自带的浏览器（可以先获取微信客户端的补充参数，然后才能在其他平台使用，打开），给爬虫带来了很大的麻烦。后来在知乎上看到一个大牛用...
　　持续更新，构建微信公众号文章批量采集系统
　　当时垃圾站采集
的微信公众号内容很容易在公众号传播。那时候批量采集特别好做，采集入口就是公众号的历史新闻页。这个入口现在还是一样，只是越来越难采集
了。采集方式也更新了多个版本。2015年晚些时候... 查看全部

　　解决方案:内容网数据采集接口定义及自动处理流程[宝典]
　　财务内控体系内容 财务内控体系内容 人员招聘及配置内容 项目成本控制内容 消防安全演练内容 网络数据采集接口定义及自动处理流程【宝典】数据采集及自动处理流程 1 概述 本文主要描述内容网络库对外定义的数据采集接口，以及对这些采集数据的自动处理流程。通过闲宿网的分析，我们认为数据的采集
主要是通过人工爬取进行的。对于其他的采集方式，网络资料虽然有提及，但我们目前在速网后台还没有找到对应的模块。希望网通相关人员通过阅读本文档，及时补充我们缺少的采集接口。下面我们设计的接口，希望网通相关人员能提供测试数据给我们测试 2 采集接口定义 21 爬虫BT接口 211 问题待确认 因为我们在原创速网后台，请回答以下问题 1 爬虫是否会爬取BT信息 2 爬虫是否可以爬取BT信息，是否与HTTP爬取的信息一致 3 Bt爬虫爬取的数据有什么区别以及 Bt 主动缓存和解析的数据？在得到相关人员答复的前提下，我们按以下条件进行设计： 1. 爬虫会爬取BT信息；2、爬虫爬取的信息只收录
资源信息；212. 界面设计： 调用方：爬虫系统调用频率。当发现有新的数据被爬取时，会实时或每天调用。定时调用约束保证每次发送的信息是最新一批数据输入参数contentscontenttypebtnamenameinfohashinfohashprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondu
　　同时在爬取HTTP在线资源时 2 Http爬取的资源是否有电影名称？基于以上问题，我们在没有得到网信相关人员解答的前提下，设计爬虫在线爬取HTTP。资源和数据信息不同时采集 222 接口设计 2221 爬虫HTTP资源接口内容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名称用于补全 我们在没有得到网信相关人员解答的前提下，设计爬虫在线爬取HTTP。资源和数据信息不同时采集 222 接口设计 2221 爬虫HTTP资源接口内容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名称用于补全 我们在没有得到网信相关人员解答的前提下，设计爬虫在线爬取HTTP。资源和数据信息不同时采集 222 接口设计 2221 爬虫HTTP资源接口内容contenttypehttpnamenameinfohashinfoprotocolprotocolformatformatcnt_sizecnt_sizedutariondurationdata_ratedata_ratequalityqualitylanguagelanguageurlurlcontentsFORMAT文件格式18NAME名称用于补全
　　
　　整性校验判断去重2PROTOCOL采集协议4LANGUAGE语言5CNT_SIZE大小6QUALITY质量7DATA_RATE码流10INFOHASHInfohash值判断去重11Duration播放时长12URL资源来源完整性校验132222爬虫HTTP资料接口documentsdocumentnamenameauthorauthordirectorsdirectorsactorsactorstv_nametv_nametv_hosttv_hostspanspanplaydateplaydatecountrycountrylanguagelanguagemovietypemovietypecontent_typecontent_typecommentscommentstagtagdescriptiondesprictionhposterhpostervpostervposteris_hotis_hotchildren_countchildren_countavg_marksavg_markscapture_sitecapture_sitechannelchanneldocumentdocuments编号字段名称说明备注NAME名称2影片名称LABEL 别名 3DESCRIPTION 描述 4 电影情节描述 HPOSTER 横版海报 5VPOST
　　发布功能，提高数据库中数据的质量，减少人工编辑的工作量。31条规则列表下表是各种形式的规范使用。参赛表格可在主播时间免费下载。制作一个收录
详细信息的表格。表单模板下载定义了我们总结的用于筛选质量控制和发布的规则。平台的规则引擎会根据以下规则自动处理数据。请根据实际情况确认这些规则，并补充屏蔽规则以阻止数据垃圾。传视频如果有空字段，将数据放入垃圾表处理数据，屏蔽资源垃圾号，清空视频名称播放地址。如果有空字段，则将数据放入垃圾表。在处理资源的过程中，采集
信息，比较电影的名称。如果有相同的数据，则将不完整的数据放入垃圾表中进行处理采集
信息。
　　
　　来源比较播放地址infohash 如果数据相同，则删除其中一条记录。使用电影名称别名与元数据中的原创
数据进行比较。例如，如果元数据数据重复，如果存在相同的数据，则不会将此数据添加到元数据数据库中。http通过播放地址比对bt通过infohash值进入元数据资源进行去重行比对，比如发现相同的记录，则将该资源的状态改为屏蔽，加入到元数据库中。标题数据搜索资源，反之亦然。对于有父子关系的资源数据，比如电视剧数据，如果库中没有子集数据，父子数据会自动生成子数据，用于资源绑定审核规则，判断每个字段是否有&lt;。关键词比如黄字，如果有合法性验证结果，会转人工待审核。通用资源是否属于前10的门户网站，如果直接审核通过资源有效性验证向播放地址发送ping，看是否有效。首先判断该数据是否属于排名前10的门户网站？如果是直接数据内容验证审核，则别名中出现的逗号和逗号会自动转换为“”并去掉两边的空格。如果分数字段小于 5 分，则自动转换为 5 分或以上。如果分数是整数则加一个小数。对于导演和演员，自动删除每行前后的空格。对于情节描述的第一行，有2个空格。自动添加或删除多余的空格。对于演员和导演，如果名字不全，比如张艺谋，但是数据是张译，查字典表自动补全。演员的名字也是如此。如果region为空，可以使用actor director计算出是哪个region。如果频道对应剧集，演员导演不能为空。如果对应的是动画，则作者不能为空。如果对应的是综艺节目，那么主播电视台不能为空 对于情节描述的第一行，有2个空格。自动添加或删除多余的空格。对于演员和导演，如果名字不全，比如张艺谋，但是数据是张译，查字典表自动补全。演员的名字也是如此。如果region为空，可以使用actor director计算出是哪个region。如果频道对应剧集，演员导演不能为空。如果对应的是动画，则作者不能为空。如果对应的是综艺节目，那么主播电视台不能为空 对于情节描述的第一行，有2个空格。自动添加或删除多余的空格。对于演员和导演，如果名字不全，比如张艺谋，但是数据是张译，查字典表自动补全。演员的名字也是如此。如果region为空，可以使用actor director计算出是哪个region。如果频道对应剧集，演员导演不能为空。如果对应的是动画，则作者不能为空。如果对应的是综艺节目，那么主播电视台不能为空 查字典表，自动补全。演员的名字也是如此。如果region为空，可以使用actor director计算出是哪个region。如果频道对应剧集，演员导演不能为空。如果对应的是动画，则作者不能为空。如果对应的是综艺节目，那么主播电视台不能为空 查字典表，自动补全。演员的名字也是如此。如果region为空，可以使用actor director计算出是哪个region。如果频道对应剧集，演员导演不能为空。如果对应的是动画，则作者不能为空。如果对应的是综艺节目，那么主播电视台不能为空
　　不符合规则的分布式管理规则转为人工审计。根据资源热度、点击率排名、搜索次数、资源发布规则分为几个等级。根据流行程度结合各站点的缓存情况，发送到各站点。例如，人气被划分。高、中、低3个等级。等级高的资源，投递到所有站点。对于流行度一般的资源，只投放到缓存空间较大的站点。对于人气低的资源，只投递到本地站点。1 当找到某个资源时，当某个资源的缓存进度已经比较低时，应该使用缓存优化规则，根据规则替换或删除缓存。2.当发现某个资源被多次缓存时，根据资源的缓存进度，保留进度最高的资源。删除其他资源缓存。办公站点缓存空间小，根据各资源的热度和缓存情况进行资源清理。应该清理流行度低和缓存进度低的资源。32 详细说明 1 资源处理流程图。可靠性审计和其他多个步骤确保进入元数据的资源是真实可用的。资源入库后，会定期调用审计规则，检查资源库中的数据是否满足审计条件。已过期的链接被淘汰，满足释放条件。资源调用分配管理机制保证了资源的最大利用。2. 数据处理流程图 数据在入库前会进行完整性校验。批量重复数据删除和元数据重复数据删除等多个步骤可确保元数据数据在数据库中唯一且可用。进入数据库前会调用哪些审计规则？尝试提前更正数据中的错误。进入数据库后，会定期调用审计规则，检查数据库中数据的完整性和可靠性，自动更正和更正部分数据，符合发布条件的材料发布4补充问题合作伙伴介绍where and how调用调用接口可以提供吗？数据处理流程图 数据在存储前会进行完整性检查。批量重复数据删除和元数据重复数据删除等多个步骤可确保元数据数据在数据库中唯一且可用。进入数据库前会调用哪些审计规则？尝试提前更正数据中的错误。进入数据库后，会定期调用审计规则，检查数据库中数据的完整性和可靠性，自动更正和更正部分数据，符合发布条件的材料发布4补充问题合作伙伴介绍where and how调用调用接口可以提供吗？数据处理流程图 数据在存储前会进行完整性检查。批量重复数据删除和元数据重复数据删除等多个步骤可确保元数据数据在数据库中唯一且可用。进入数据库前会调用哪些审计规则？尝试提前更正数据中的错误。进入数据库后，会定期调用审计规则，检查数据库中数据的完整性和可靠性，自动更正和更正部分数据，符合发布条件的材料发布4补充问题合作伙伴介绍where and how调用调用接口可以提供吗？进入数据库前会调用哪些审计规则？尝试提前更正数据中的错误。进入数据库后，会定期调用审计规则，检查数据库中数据的完整性和可靠性，自动更正和更正部分数据，符合发布条件的材料发布4补充问题合作伙伴介绍where and how调用调用接口可以提供吗？进入数据库前会调用哪些审计规则？尝试提前更正数据中的错误。进入数据库后，会定期调用审计规则，检查数据库中数据的完整性和可靠性，自动更正和更正部分数据，符合发布条件的材料发布4补充问题合作伙伴介绍where and how调用调用接口可以提供吗？
　　解决方案:URL采集器-关键词采集
　　URL 采集
器 - 关键词集合
　　Msray-plus是一款用GO语言开发的企业级综合爬虫/收割软件。
　　关键词：搜索引擎结果采集
，域名采集
，URL采集
，URL采集
，
　　全网域名采集、CMS采集、联系方式采集
　　支持亿级数据存储、导入、重复判断。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件执行相关操作，功能强大，使用方便！
　　1：用户导入关键词对应的搜索结果（SERP数据）可以从国内外多个搜索引擎批量采集，并进行结构化数据存储和自定义过滤;
　　2：可以从用户提供的URL种子地址自动抓取全网网站数据，并进行结构化数据存储和自定义过滤处理;
　　3：网站联系信息可以从用户提供的网站列表数据中自动提取，包括但不限于电子邮件、手机/电话、QQ、微信、脸书、推特等。
　　
　　同时支持域名、根网址、网站的存储（URL）、IP、
　　IP国家、标题、描述、访问状态等数据，主要用于全网域名/URL/集合、行业市场调研分析、指定类型网站采集分析、网络推广分析，并为各种大数据分析提供数据支持。
　　系统优势：用GO语言（企业级项目标准）开发。跨平台，可以在Ubuntu、CentOS、Windows、Mac等系统上完美运行;搜索引擎结果（SERP数据）采集，支持多搜索引擎并行采集+各引擎多线程搜索，效率高;支持国内外多个知名搜索引擎，可突破安全验证！包括但不限于百度（电脑+手机）、谷歌（谷歌）、必应、神马、Yandex、Qwant等;采用B/S架构，自带WEB管理后台，用于远程访问！无需使用命令，易于上手且使用难度较低。支持按任务细粒度定制，自定义指定搜索引擎的开闭，自定义线程数等;采集
效率高，每日采集
数百万/数千级，无需重复压力;系统资源占用小，CPU和内存压力超小;可以智能识别结果中的通配符域名站组，并自动将其添加到黑名单中，防止大量同域名的亚二级域名出现。使用简单方便，无需技术经验即可快速使用;支持无限采集，搜索引擎中近似搜索词自动抓取，自动扩展添加种子关键词;高效的自动结果防重复功能（100%无重复）;超全面支持多种过滤方案，如按域名级别、按标题、按内容、按国家、按域名后缀等;它可以保存域名，根网址，网址（URL），IP，IP国家，标题，描述和其他数据;全面的数据导出功能，支持根据任务自定义多种格式的数据导出，还支持按时间（如按天）导出所有结果，甚至无需手动导出即可将记录保存到本地;支持实时数据推送功能接口，可自定义接收数据的HTTP接口地址，方便数据的扩展开发和自定义二次处理，如与其他软件链接;其他扩展功能如“同服务器IP网站查询”功能可不定期更新，可免费使用。完善的在线文档，稳定快速的版本更新服务;操作环境
　　1: 跨平台，同时支持ubuntu、centos、windows、mac等系统;
2: 建议操作系统选择64位系统。
3: 建议使用chrome浏览器访问软件后台;
　　
　　自定义集合关键词创建关键词集合任务
　　点击 [自定义导入种子关键词文件] 按钮，选择收录
要采集
的关键词的列表文件;
　　根据您的业务场景配置相关搜索引擎并采集
相关设置
　　采集
　　采集结果预览： 查看全部

　　解决方案:python抖音数据采集的方法
　　本文主要介绍python抖音数据采集方法的相关知识。内容详尽通俗易懂，操作简单快捷，具有一定的参考价值。相信大家看完这篇关于python抖音数据采集方法的文章，都会有所收获。一起来看看吧。
　　准备
　　开始数据采集的准备工作，第一步自然是搭建环境。这次我们在windows环境下使用的是python3.6.6环境。抓包和代理工具是mitmproxy。也可以使用Fiddler抓包，使用夜神模拟器。模拟Android运行环境（真机也可以），这次主要是通过手动滑动app来抓取数据，下回介绍使用Appium自动化工具实现全自动数据采集（免费）手）。
　　1、安装python3.6.6环境。安装过程可以自行百度。需要注意的是centos7自带python2.7，需要升级到python3.6.6环境。升级前需要先安装ssl模块，否则升级后的版本无法请求访问https。
　　2.安装mitmproxy。安装好python环境后，在命令行执行pip install mitmproxy安装mitmproxy。注意：Windows 下只能使用 mitmdump 和 mitmweb。安装完成后在命令行输入mitmdump即可启动。默认代理端口为 8080。
　　3、安装夜神模拟器，可以到官网下载安装包，安装教程自己百度一下，基本就是下一步了。安装夜神模拟器后，需要对夜神模拟器进行配置。首先需要将模拟器的网络设置为手动代理，IP地址为windows的IP，端口为mitmproxy的代理端口。
　　4.下一步是安装证书。在模拟器中打开浏览器，输入地址mitm.it，选择对应版本的证书。安装后就可以抓包了。
　　5. 安装应用程序。App安装包可以在官网下载，然后拖放到模拟器中安装，也可以在应用市场安装。
　　至此，数据采集环境已经搭建完成。
　　数据接口分析与抓包
　　环境搭建好后，开始抓抖音APP的数据包，分析各个功能使用的接口。本次以视频数据采集接口为例进行介绍。
　　关闭之前打开的mitmdump，重新打开mitmweb工具。mitmweb是图形版的，所以不需要在黑框里找，如下图：
　　启动后，打开模拟器的抖音APP，可以看到数据包已经解析完成，然后进入用户首页，开始往下滑视频，在数据包列表中可以找到请求视频数据的接口
　　右侧可以看到接口的请求数据和响应数据。我们复制响应数据并进行下一步分析。
　　
　　数据分析
　　通过mitmproxy和python代码的结合，我们可以在代码中获取mitmproxy中的数据包，然后根据需求进行处理。创建一个新的 test.py 文件，其中收录
两个方法：
　　def request(flow):
    pass
def response(flow):
    pass
　　顾名思义，这两个方法其中一个在请求时执行，另一个在响应时执行，数据包存在于流中。请求url可以通过flow.request.url获取，请求头信息可以通过flow.request.headers获取，响应数据在flow.response.text中。
　　def response(flow):
    if str(flow.request.url).startswith("https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/aweme/post/"):
        index_response_dict = json.loads(flow.response.text)
        aweme_list = index_response_dict.get(&#39;aweme_list&#39;)
        if aweme_list:
            for aweme in aweme_list:
                print(aweme)
　　这个awesome是一个完整的视频资料，里面的信息可以根据需要提取出来，这里提取一些信息做介绍。
　　 "statistics":{
    "aweme_id":"6765058962225204493",
    "comment_count":24,
<p>
    "digg_count":1465,
    "download_count":1,
    "play_count":0,
    "share_count":3,
    "forward_count":0,
    "lose_count":0,
    "lose_comment_count":0
}</p>
　　统计信息为该视频的点赞、评论、下载、转发数据。
　　share_url 是视频的分享地址。通过这个地址可以在PC端观看抖音分享的视频，也可以通过这个链接解析无水印视频。
　　play_addr是视频的播放信息，里面的url_list是没有水印的地址，但是目前官方已经处理过了，这个地址不能直接播放，而且还有时间限制，过后链接失效暂停。
　　有了这个awesomeme，你可以分析里面的信息，保存到你自己的数据库，或者下载无水印的视频保存到你的电脑。
　　写完代码，保存test.py文件，用cmd进入命令行，进入test.py文件保存的目录，在命令行输入mitmdump -s test.py，mitmdump就会启动。这时打开app，开始滑动模拟进入用户首页：
　　开始持续下降，test.py文件可以分析所有采集到的视频数据。以下是我截取的部分数据信息：
　　视频信息：
　　视频统计：
　　秘密:好时机!自爆采集器关连话题一一领大伙知晓!
　　看到本文内容不要惊讶，因为本文由考拉SEO平台批量编辑，仅用于SEO引流。使用Kaola SEO，轻轻松松一天产出几万篇优质SEO文章！如果您还需要批量编辑SEO文章，可以进入平台用户中心试用！
　　最近大家都很关注自爆采集器
的内容，还咨询了我的客户，尤其是多哈。其实在分析这个话题之前，各位网友应该先来这里讨论一下如何在站内独立撰写文章！对于引流目标的网站来说，文案的好坏绝不是主要目的，权重值和浏览量对网站来说非常重要。一篇高质量的搜索优化文章发表在低质量的网站上和发表在老式网站上，最终的排名和流量是天壤之别！
　　
　　急于分析自爆采集器
的朋友们，你们心中关心的也是前几篇文章所讨论的内容。其实编辑一个优秀的引流文案是很容易的，但是一篇文章能创造的浏览量真的很少。希望通过文章的设计达到长尾词流量的目的。最重要的战略是量产！如果1篇一篇网页文章可以收获1个访问者（1天）。如果你能产出10000篇文章，你每天的流量可以增加10000倍。但是简单来说，真正的编辑，一个人一天只能写40篇左右，如果你很厉害，也只能写60篇左右。即使使用一些伪原创平台，也最多也就一百篇左右！浏览到这里后，
　　搜索引擎眼中的自创是什么？原创文案绝对不是关键词一篇一篇的原创编辑！在各个搜索引擎的算法词典中，独创性并不意味着没有重复的词。其实只要你的码字不和其他网页的内容重叠，被收录的几率就会大大增加。一篇热门文章，题材足够鲜明，中心思想不变，只要保证没有雷同段落即可，也就是说这篇文章还是很有可能被收录，甚至成为爆款的. 比如在下一篇文章中，大家可能会使用搜索网站搜索自爆采集器
，最后点击进入。实际上，
　　
　　Koala SEO的自动原创软件，准确表达应该叫原创文章系统，半天可以搞定几万个优秀的优化文案，只要你的页面质量够高，76%以上都能被收录. 详细的应用技巧，个人主页有视频展示和新手引导，大家不妨试试看！很抱歉没有把自爆采集
器的详细解释编辑给大家，可能会让大家读到这样的空话。但是如果我们对智能写文章的产品感兴趣，可以看看右上角，这样大家的seo流量一天就增加几百倍，靠谱不？ 查看全部

　　解决方案:阿里云数据仓库采集接口在哪里获取？bi大数据平台
　　文章采集接口在哪里获取？bi大数据平台本文将详细介绍如何利用阿里云数据仓库搭建自己的数据接口。采集的bi指标：价格，交易量，行业排名，重复销售，成交量，成交笔数，成交时间（更精确），用户特征，用户购买偏好，用户评分等。
　　一、准备工作
　　二、开始采集
　　
　　三、开放接口
　　四、核心业务场景
　　一、准备工作1.注册账号和获取数据2.采集用户的反馈行为：主要是评分，评价数据，查看反馈结果，表单预览等3.阿里指数买一年vip，享受免费数据采集的权限。若您没有购买vip，可以在【阿里指数】-【用户信息】-【注册账号】页，登录。需要一个能被阿里巴巴收录的身份信息即可，例如邮箱，手机号等4.购买数据5.开启服务器一般来说，每个用户只能有一个数据接口服务器，数据分发的话就是（阿里指数，数据蜂等），服务器太多的话，数据受到更大的散乱，无法统一。
　　
　　获取数据步骤1.获取管理员授权2.登录后台，
　　1）：第一步：获取管理员授权第二步：创建采集条件数据：注意这里有两种接口和两种采集方式。另外每种采集方式都必须连接到相同的数据源才能生效。因此，各接口的具体用法已经在3.4文章中进行了详细介绍。另外如果您之前用过我们的数据采集工具（超级采集器），这里就不多赘述了。接口格式如下：点击按钮可以得到多种格式文件格式如下：无论是其他数据统计统计工具也好，阿里指数也好，这种格式都可以满足业务复杂的需求。接口结果如下：。
　　二、开始采集第一步：注册账号和获取数据在阿里指数官网首页的登录页，创建成功后进入正式登录页面，第一步您只需要注册账号即可。第二步：开启服务器数据源的拓展给您介绍的数据源都是免费的，请按需选择。想要选择一些收费的数据源，您需要将您想要接口的名称提交上来，我们会帮您收集相关信息并为您开启收费接口。1.发布我的任务2.配置用户基本信息这是保证接口可以正常调用的根本。
　　首先打开阿里指数，进入我的任务点击进入第三步：配置业务信息账号密码和接口信息同步同步完成后，需要先选择好类型，然后在下拉框选择发布配置。发布后，如果业务数据量较大，可能就不能直接使用我们的接口了。当然也有相应的办法，可以将项目推送到我们的专属接口工具：第四步：创建接口用户设置-采集设置1.业务分发服务器和采集设置接口分发服务器，有利于数据的进一步沉淀和规范，促进更多数据源的有效共享。采集设置，可以是全部采集，也可以只采集按销售额分布的。 查看全部

　　解决方案:Yolov5+图像分割+百度AI接口——车牌实时检测识别系统
　　大家好！这两天一直在做肝项目，都是关于计算机视觉的，所以这两天都没有更新（真的不是我偷懒）！在这个过程中，对Yolov5有了更深入的了解，在原来的Yolov5框架中加入了图像分割功能，可以在原来识别的基础上切出目标，进而进行更准确的识别，百度AI叫上传图片然后接受返回值是不是很好吃？因此本文采用Yolov5+图像分割+调用百度AI接口实现车牌实时监控识别的效果，识别效果非常好。接下来，我们就一起来看看这篇文章吧。如果你感兴趣，
　　目录
　　一、Yolov5介绍
　　之前的一些文章-《Yolov5：超乎你想象的强大──新冠疫情下的口罩检测》，详细链接为：Yolov5：超乎你想象的强大──新冠疫情下的口罩检测，其中收录
Yolov5简介，我通过这两天的学习，对Yolov5有了更深入的了解。在知网上查阅了很多资料。总结一下：
　　YOLOv5算法整体主要由三部分组成：Backbone、Neck和Prediction。以YOLOv5s模型为例，整体算法结构如下。Backbone主要由Conv、C3和SPPF基础网络模块组成。其主要功能是提取图像特征信息，C3模块使用了残差网络结构，可以学到更多的特征信息。SPPF模块是空间金字塔池化，也是Backbone网络的输出。主要功能是将提取的任意大小的特征信息转换为固定大小的特征向量。Neck网络采用FPN+PAN的特征金字塔结构网络，可以实现不同尺寸目标特征信息的传递，可以有效解决多尺度问题。预测使用三个损失函数分别计算目标分类损失、目标定位损失和置信度损失，并通过NMS提高网络检测的准确性。模型默认输入图像大小为640×640的3通道图像，最终输出格式为3×(5+ncls)，其中ncls表示目标检测类别数。
　　总的来说，YOLO算法是一种单阶段的端到端anchor-free检测算法。将图片输入网络进行特征提取融合后，得到检测目标的预测框位置和类别概率。与前几代相比，YOLOv5的YOLO算法，模型更小，部署更灵活，具有更好的检测精度和速度。适用于实时目标检测。YOLOv5根据模型深度不同，特征图宽度不同，分为四种模型：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x。其中，YOLOv5s是最小的模型，本文的车牌检测使用的是YOLOv5s模型。
　　2.图像分割
　　图像分割是将图像划分为若干具有独特属性的特定区域并提出感兴趣对象的技术和过程。这是从图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分为以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法和基于特定理论的分割方法。从数学的角度来看，图像分割是将数字图像划分为相互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即属于同一区域的像素点被赋予相同的编号。
　　主要使用opencv进行矩阵切割，
　　img = cv2.imread(&#39;图片.jpg&#39;)
dst = img[num1:num2,num3:num4] #裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
　　来看一个demo，还记得我们之前写的人脸识别算法吗？我们来做一些改进，之前的效果是：
　　我们来优化一下代码，不仅要在原图上用红框标记，还要裁剪掉。代码如下：
　　import cv2 as cv
def face_detect_demo(img):
img = cv.resize(img, dsize=(800, 800))
gary = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
face_detect = cv.CascadeClassifier("D:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
face = face_detect.detectMultiScale(gary, 1.004, 28, 0, (40, 40), (50, 50))
count = 1
for x, y, w, h in face:
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 0, 225), thickness=4)
dst = img[y:y + h, x:x + w]
# cv.imshow("demo",dst)
cv.imwrite("temp/face_{0}.jpg".format(count), dst)
count += 1
cv.imshow("result", img)
# img.save("result.jpg") # 保存图片
cv.imwrite(r"final_result.jpg", img)
img = cv.imread("photo.jpg")
face_detect_demo(img) # 检测单个图片
while True:
if ord("q") == cv.waitKey(1):
break
cv.destroyAllWindows()
<p>
</p>
　　检测结果如下，我们将对所有的人脸进行分割！
　　3.百度AI
　　百度智能云AR开放平台提供领先的AR技术能力和一站式平台工具，开放感知追踪、人机交互等40+技术能力。提供了人脸识别、文字识别、语言识别等多种技术接口。
　　这次我们使用文字识别接口来识别我们本地图片上的文字。详细教程可以参考本博主：百度AI调优界面教程。对了，大家记得去百度申领免费优惠哦，不然程序运行起来会报错。别问我怎么知道的。两个半小时的工作才总结出来的。这个过程可以理解为调用百度文字识别的函数，传入一张本地图片，可以返回本地图片上的文字。只是这个功能没有内置，需要配置一下才能使用。代码如下：
　　# 测试百度在线图片文本识别包
# 导入百度的OCR包
from aip import AipOcr
if __name__ == "__main__":
# 此处填入在百度云控制台处获得的appId, apiKey, secretKey的实际值
appId, apiKey, secretKey = [&#39;28509942&#39;, &#39;HbB3GChFwWENkXEI7uCuNG5V&#39;, &#39;IRnFhizLzlXnYFiNoq3VcyLxRHaj2dZU&#39;]
# 创建ocr对象
ocr = AipOcr(appId, apiKey, secretKey)
with open(&#39;D:/cartarget/result_1.png&#39;, &#39;rb&#39;) as fin:
img = fin.read()
res = ocr.basicGeneral(img)
print(res[&#39;words_result&#39;][0][&#39;words&#39;])
　　这里的appId、apiKey、secretKey需要换成自己的，图片检测的位置也换成自己的。我想下载SDK运行，你也可以试试其他方法。
　　4. Yolov5+图像分割+百度AI车牌实时检测识别系统4.1流程图
　　Visio浅浅地画了一张流程图来表达整个项目的逻辑：
　　4.2 数据集下载
　　首先是下载数据集。我使用 CCPD2020 数据集。CCPD2020数据集的采集方式应该与CCPD2019数据集类似。CCPD2020只有新能源车牌图片，包括不同亮度、不同倾斜角度、不同天气情况的车牌。CCPD2020中的图片被拆分为train/val/test数据集，train/val/test数据集中的图片数量分别为5769/1001/5006张。当我使用它时，我进行了 100 次训练、80 次验证和 20 次测试。我也会分享CCPD2020数据集（数据大小865.7MB）的下载链接，谢谢！链接： 提取码：5rvf
　　4.3 Yolov5模型训练
　　然后是Yolov5模型的训练。详细代码可以参考之前关于口罩检测的文章。你只需要改变这几个配置文件。
　　数据集的配置文件： mask_data.yaml：修改train的路径 注意/（反斜杠）修改val的路径 modify category nc: 1, 2 names ["label name 1", "label name 2"]具体few 查看你的类别有多少个模型配置文件：yolov5s.yaml 修改类别数nc：1、2
　　测试数据贴在这里。由于是用CPU运行，考虑到时间问题，我这里只训练了20次，耗时40分钟左右。
　　可以看出，识别准确率在80%左右，相当可观。通过增加epoch的值，可以调整到100，识别率达到95%。没有问题。
　　4.3 PyQt5可视化界面
　　点击上传图片按钮上传图片，在本地选择一张图片。
　　然后点击开始检测，调用训练好的pt模型进行识别。
　　
　　左边是原创
图像，右边是检测后的图像。可以看到这辆车的车牌已经被选中和标记了。
　　4.4opencv切割图片
　　我自定义了一个split.py，里面只有一个split功能，目的是切图，这里是封装思想的使用。在windows.py文件中导入即可直接使用该功能。以下是split.py文件内容。
　　import cv2 as cv
def split(list_1,img,i):
dst = img[int(list_1[1]):int(list_1[3]),int(list_1[0]):int(list_1[2])] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] xyxy
cv.imwrite("D:/cartarget/result_{0}.png".format(i+1), dst)
# list_1 =[231,1391,586,1518]
# img = cv.imread(&#39;train_25.jpg&#39;)
# split(list_1,img,0)
　　然后需要修改windows.py，在检测图片的detect_img函数中，添加
　　 tem_list = []
tem_list.append(int(xyxy[0]))
tem_list.append(int(xyxy[1]))
tem_list.append(int(xyxy[2]))
tem_list.append(int(xyxy[3]))
print("准备切割！")
split.split(tem_list, im0,count_1)
count_1 += 1
print("切割完成！")
　　这样，当Yolov5检测到多个目标时，会多次调用split方法，切出若干个子图。由于这张图中只有一辆车，所以检测目标只有一个，所以只会得到一个车牌。
　　4.5 调用百度AI进行图像检测
　　这个逻辑很好理解！把上面的图片丢给百度文字识别就可以识别内容了！
　　if __name__ == "__main__":
# 此处填入在百度云控制台处获得的appId, apiKey, secretKey的实际值
appId, apiKey, secretKey = [&#39;28509942&#39;, &#39;HbB3GChFwWENkXEI7uCuNG5V&#39;, &#39;IRnFhizLzlXnYFiNoq3VcyLxRHaj2dZU&#39;]
# 创建ocr对象
ocr = AipOcr(appId, apiKey, secretKey)
with open(&#39;name.png&#39;, &#39;rb&#39;) as fin:
img = fin.read()
res = ocr.basicGeneral(img)
print(res[&#39;words_result&#39;][0][&#39;words&#39;])
　　可以看到识别完全正确！你完成了！
　　五、总结
　　这套车牌识别系统正式到此为止！我觉得自己收获了很多。对Yolov5的理解更深，Opencv的使用更熟练，对PyQt5也比较熟悉。目标检测、图像分割、图像搜索、增强和特效、动作识别等等，渐渐觉得这些功能更像是拼图。如果你想完成一个更大的项目，你需要把小的功能拼凑起来。
　　机器学习的路还很长，很多知识都没搞懂，其中涉及的数学原理就更没搞懂了。未来的路还很长，人工智能的领域依然广阔而精彩。车牌检测项目只是一个载体。项目本身并不重要。重要的是项目背后学到的知识。只有经常总结才能更好的接受知识！好了，今天的分享就到这里！
　　解决方案:纯采集的内容聚合站还有前途吗？
　　文章聚合切分软件可以自动对我们的文章内容进行采集
、分类、聚合、编辑、切分。通过关键词采集
和指定问答采集
，实现文章分类素材采集
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　　采集
解决用户需求的问题答案可以使用文章问答聚合切分软件，同样可以帮助我们聚合各种问题和文章。通过软件自带的SEO模板，我们可以进行目录自动生成、同义词替换、敏感词删除、段落重组、语言翻译、图片替换等多种图文编辑操作【如图】。
　　
　　如果没有人查看，那么设计精美的网站也毫无用处。反之亦然：如果我们有一个一流的网站，但它的设计方式很差、无趣或难以理解，访问者就会离开它，甚至不会考虑它。另一方面，如果我们使用市场进行销售，请考虑遵循一些更具体的 SEO 策略。难怪网页设计师是当今最热门的专家，而网页设计师职业是薪酬最高、需求量最大的工作之一。这一切都是因为公司和企业需要其产品和服务的数字页面来帮助他们取得成功。
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　　许多人会花几分钟时间想知道 SEO 和网页设计之间的关系。但两人的关系比许多人想象的要轻松得多。网页设计是关于网站的视觉效果和策略，而 SEO 提供网站的“流行度”和可见性。一个成功的网站会向其流量提出他们想要的建议。所以，如果我们认为 SEO 和网站设计没有相互联系，那我们就错了。
　　一些创业者认为好的网站设计可以弥补差的SEO，或者相反，这意味着两者可以相互弥补，互相填补空白。但经验表明这是错误的。一个好的搜索引擎优化会吸引流量到一个公司的网站，一个专业的设计会让他们对它感兴趣。
　　两者对于网站的成功都至关重要。但是，让我们最终澄清什么是网页设计中的SEO？允许搜索引擎读取整个站点的页面：这就是我们这个时代需要 SEO 友好网站的原因。开发一个 SEO 就绪的网站需要我们有一个战略和架构方法。网站是我们产品或服务在数字空间中的门面，因此它可以很好地说明我们提供或销售的产品和服务的质量，因此在完美的网站上提供详细信息至关重要。 查看全部

　　文章采集接口 福利:新乡58北京赶集窝窝会有你要的上海外来人口
　　文章采集接口-1-自动化浏览器爬虫案例-58同城，我去上班拿到的文章链接，直接post给服务器，等待搜索，解析出目标文章，再对文章有针对性的采集下载。利用到的工具：登录58同城pc端网站，每个地区都自动匹配下载地址，
　　浏览器采集58同城网_百万人分享的百万真实信息平台，采集方法一般有：加入后台，点击开始采集点击发送采集短信，
　　
　　我想知道这个什么鬼啊，好像58同城这种综合性的网站有很多条线的地址，而且58还分为新乡站跟郑州站，还分东南西北三个方向，新乡网站的地址就不方便截图，但是每个站点都会有网址链接，我用了另一个看图软件也没找到分布位置，百度以后得到的都是一整个中国的58同城地址链接。楼主能否贴个网址出来让我找下，我也可以去试试。
　　新乡58北京赶集窝窝会有你要的上海外来人口、地区、学校城市
　　
　　浙江金华人在浙江省卫计委下属的杭州同创中心院校就业网点击就业单位会找到实习招聘信息！具体登录点按钮看~~
　　搜狗地址导航。
　　新乡58同城， 查看全部

　　总结:文章采集接口采集器会第一时间把采集好的数据发布
　　文章采集接口采集器会第一时间把采集好的数据发布到神策采集器的数据接口里，并且根据接口返回的数据进行分析。所以这就需要我们进行数据的导入和数据清洗工作。接口导入导入数据方法有两种，一种是通过对接口配置代理，注册账号，选择接口发布，接收采集请求地址，之后就可以登录采集器来采集数据了，下面是我对接口导入做的简单介绍。
　　
　　首先我们需要获取当前用户的相关信息，下面是通过手机接口，获取的一些信息。然后我们选择我们希望爬取的商品链接，并进行模拟登录，记住账号密码是需要一一对应的。之后就可以登录接口，如果登录成功是没有反馈信息的，登录失败会对浏览器进行验证，之后就可以直接进行爬取了。清洗工作为了接口可以更好的实现我们设置的策略，最好能做到数据结构的美观和高效，所以需要对接口进行一些修改。
　　我们可以修改的地方主要是接口处理中的数据增删、合并、解析、url路由、爬取与切换。接口处理中有商品链接和商品介绍信息以及高级功能，如：商品主图、商品名称、品牌等信息。修改url路由在商品信息采集处理处，我们需要抓取新商品的信息。选择采集处理，之后选择要采集的商品。请求路由是爬取接口，找到我们的数据，路由是关键，路由如果写错了，就会报错。
　　
　　推荐使用神策的api万能路由功能。对请求返回的json字符串进行合并处理。返回可以是php，python等多种语言，最好是php，因为scrapy里面有php模块。url路由是爬取接口，找到我们的数据，路由是关键，路由如果写错了，就会报错。推荐使用神策的api万能路由功能。后端scrapy爬取之后会返回给我们一个txt格式的消息，根据html格式我们大致可以判断下数据来源。
　　我们选择用json格式返回，而且长度越长越好。编写爬取页面，手机商品和平板商品。因为平板商品可能无法通过正常的购买接口进行抓取，所以后端我们需要编写一个item页面，专门用来爬取商品信息。处理就是把返回的json字符串存储到csv里面。测试代码1.获取商品链接地址：-xian-zai-jie-huan-yang-xian-zai-jie/h2.解析出新商品的商品链接：，然后根据url路由进行新商品爬取。
　　2.爬取每个商品下一页的商品：，然后进行清洗，去除产品名、大小、价格这些我们需要提取的信息。3.对商品的属性列表进行查找，然后统计数量，这些属性是我们后面需要检索和采集的重点。4.匹配当前商品的价格：，这就需要对接口配置的quack接口进行编写。5.匹配出需要保存的商品：，这就需要对接口配置的orderofut方法进行编写。但是quack接口。 查看全部

　　最新版本:destoon-B2B 6.0免登录发布接口
　　DESTOONB2B®网站管理系统是一套基于PHP+MySQL的开源B2B电子商务行业门户网站解决方案，发布了会员、分站、商场、耗材、采购、报价、公司、展会、文章、资讯、品牌、团购、画廊、专题、视频、下载、人才、熟知等模型
　　下面就教大家如何使用孤狼公众号助手发布文章
　　
　　1.下载接口文件，下载地址：进入文件夹，找到jiekouwenj解压，可以看到三个文件，将三个文件复制到网站目录下的API目录下：utf-8function.php、gbkfunction.php、.php
　　2.孤狼微信采集器，设置选项，选择自定义网站类型，
　　提交地址：URL/api/.php？moduleid=21（21代表信息栏，无需修改）。
　　
　　提交者： POST 网站 编码 UTF-8
　　提交的数据： catid={id}&title={title}&status=3&level=0&introduce=&hits={read}&auth=123456&content={content}&fromurl=&addtime=2016-8-26&author=&tag=&save_remotepic=&thumb_ no=&username=admin&copyfrom=&clear_link=1
　　成功 ID：发布成功
　　最新版本:标本采集app安卓下载安装
　　标本采集安卓版是一款非常好用的办公软件，使用本软件可以让用户轻松完成标本采集的工作，打开软件系统会自动采集标本，并且标本也会进行整理为了方便用户查看，当 采集 时，标本被编号。
　　《标本采集安卓版》软件特色：
　　1、系统会自动识别居民信息，识别成功后立即采集标本采集。
　　2、用户只需进行简单的设置，系统会帮用户完成所有的工作。
　　
　　3. 在这里，用户动动手指就可以获得大量标本信息，每条信息都真实准确。
　　4.所有数据系统都会保存备份，防止用户丢失数据。
　　《标本采集Android》软件亮点：
　　1、采集好的标本信息用户可以随时查看，发现问题可以及时修改。
　　2、此处也可查询核酸结果，系统会在规定时间内发布平台内所有居民的核酸信息。
　　
　　3、本软件非常实用，可以为用户减轻很多工作负担。
　　4、采集完成后，系统会立即进行检测，并将所有检测报告发送给用户进行整理。
　　《标本采集Android》小编点评：
　　不管来多少人，都可以抽样采集，采集后测的结果是准确的。该软件帮助用户提高工作效率，让核酸检测变得更简单。 查看全部

　　解决方案:php74 骑士 优采云采摘简历 接口及采集规则
　　php74 Knight优采云采集简历界面和采集规则
　　研究了下骑士官方发布的优采云采集接口api，没有相关简历对应的采集接口。
　　所以我写了一个对应resume采集接口实现的方法，可以查询。相关字段匹配等。与企业采集的接口匹配基本相同。
　　支持图片 采集。
　　图片采集所在的文件目录需要通过采集规则进行修改。
　　现在修改api文件如下
　　\admin\api\.php 这个文件就是接口文件。有普通的文章采集接口和没有采集接口的企业采集接口。然后我们会添加一个简历采集接口
　　
　　在底部添加代码
　　然后找到
　　/admin/include/_fun.php
　　文档。该文件是处理优采云数据的方法文件
　　可以在底部添加
　　找到
　　在参数中添加参数
　　然后在方法体中查找
　　
　　$setsqlarr['utype']=1; 修改为 $setsqlarr['utype']=$utype;
　　然后添加恢复的方法
　　方法中，对于一些没有简历名称的网站采集，可以直接传入XX字样，部分头像图片也可以看代码。
　　此处修改介绍。
　　修改后的文件和优采云采集规则请在我的资源中找到。文章无法上传文件
　　名字是php骑士优采云resume采集接口和发布规则
　　解决方案:帝国Edown2.5/Ecms后台采集接口使用说明
　　英制Edown2.5/Ecms背景采集接口说明
　　
　　插件制作原因：我也有下载站，但经常为添加软件资源有点麻烦，每天给各大网站采集软件并重印到自己的网站，这是我们软件编辑日常必备的工作，让数据采集软件对我们来说非常重要，而平时批量采集软件， 可以帮助我们一次采集很多软件，但很多时候有些软件不是我们需要的，所以我想到了这个方法，选择我们需要采集的单个软件（目标 URL）来采集，采集完成后不是直接发布，而是可以自己修改，完成后再发布， 这样伪原创，更有利于优化。
　　帝国后台采集界面是单一的URL采集，直接使用目标站的下载地址（即热链接），我们增加了几十条软件下载站采集规则，并且还在不断完善。该接口适用于 edown2.5、ecms6.6 和 ecms7.0。操作演示
　　
　　步骤： 查看全部